离心式压缩机转子故障识别的EEMD-PCA方法研究

发布时间：2017-09-28 14:11

  本文关键词：离心式压缩机转子故障识别的EEMD-PCA方法研究

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【摘要】：针对离心式压缩机转子系统振动小,振动信号具有非平稳、非线性和伴随噪声干扰的特点,提出一种总体平均经验模式分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)联合主分量分析(Principal Component Analysis,PCA)的故障识别方法。该方法以相关分析结合傅里叶变换选择基本模式分量(Intrinsic Mode Function,IMF)为基础,构造了波动变化性指标以定量识别EEMD的噪声幅值参数;进一步获取各运行状态的14种时域振动评价指标并构造标准化特征数据集后,采用PCA降维法得出不同类型故障的振动模式类别。通过对离心式压缩机转子典型故障的振动信号分析,其结果表明该方法能够在解除信号非平稳非线性干扰的基础上,快速独立地提取信号中的主要振动模式,制定表征不同故障类别的特征数据区域,从而有效提高了离心式压缩机的故障识别能力。
【作者单位】： 西安交通大学机械结构强度与振动国家重点实验室;新疆大学机械工程学院;
【关键词】： EEMD PCA 波动变化性指标 离心式压缩机转子
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51421004);国家自然科学基金项目(51365051) 教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-13-0461) 中央高校基本科研业务费专项资金资助
【分类号】：TH452
【正文快照】： 离心式压缩机,因具有结构简单紧凑,尺寸小,重量轻,振动小,运行平稳等特点,并以其高转速和高功率的高效运行方式,不仅在航空航天、国防建设等高精尖行业得到广泛应用,也同时在石油化工、冶金等国民支柱产业中奠定了其作为动力机械的基础性作用。离 心式压缩机本质上属于旋转机

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本文编号：936278