APEEMD及其在转子碰摩故障诊断中的应用

发布时间：2017-10-09 02:13

  本文关键词：APEEMD及其在转子碰摩故障诊断中的应用

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【摘要】：总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)是抑制经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)模态混叠的有效方法,针对EEMD分解效果依赖于添加噪声的大小、筛分次数和总体平均次数等参数的选择及噪声残留大、分解不完备等问题,提出了自适应部分集成经验模态分解。该方法通过成对地向目标信号加入自适应噪声,并对每个内禀模态函数(intrinsic mode function,简称IMF)自动选择筛选次数,通过排列熵检测筛分出高频IMF,再对剩余信号进行EMD分解。将提出的方法应用于仿真和转子碰摩故障试验数据分析,结果表明提出的方法能够有效地应用于转子碰摩故障诊断,而且在分量的精确性、完备性和模态混叠的抑制等方面优于EEMD方法。
【作者单位】： 安徽工业大学机械工程学院;湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室;
【关键词】： 经验模态分解 总体平均经验模态分解 模态混叠 转子碰摩 故障诊断
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51505002,51375152) 安徽省高校自然科学研究重点资助项目(KJ2015A080)
【分类号】：TH17
【正文快照】： 引言文献[1-3]指出,EMD是Huang等提出的一种自适应的信号处理方法。该方法基于信号本身特性自适应地选择基函数,将一个多分量信号分解为若干个内禀模态函数(intrinsic mode function,简称IMF)之和。EMD自提出后已被成功地应用于机械故障诊断领域[4-8]。然而,该方法有一个严重

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本文编号：997574