基于二次EEMD的转子故障信号时频分析方法研究

发布时间：2018-10-18 15:36

【摘要】：HHT时频分析被广泛应用于机械故障诊断中,但其模态混叠成为应用时的瓶颈。针对此问题提出了利用二次集合经验模态分解分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)来消除模态混叠的时频分析方法。该方法首先用EEMD将原信号分解成若干个本征模函数(intrinsic mode function,IMF),然后选取相关系数较大的分量重构原信号,再利用EEMD对其进行二次处理,便可获得去除模态混叠的时频分布。通过对仿真与实验转子信号分析,该方法可以有效抑制经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)的模态混叠现象,相比一次EEMD,二次EEMD去除模态混叠更明显,能有效应用于旋转机械故障诊断中。
[Abstract]:HHT time-frequency analysis is widely used in mechanical fault diagnosis, but its modal aliasing becomes the bottleneck in application. To solve this problem, a time-frequency analysis method using quadratic set empirical mode decomposition (ensemble empirical mode decomposition,EEMD) to eliminate modal aliasing is proposed. In this method, the original signal is decomposed into several intrinsic mode functions (intrinsic mode function,IMF) by EEMD, then the original signal is reconstructed by selecting the component with large correlation coefficient, and then the time-frequency distribution of mode aliasing can be obtained by using EEMD to process it twice. The simulation and experimental rotor signal analysis show that this method can effectively suppress the mode aliasing phenomenon of empirical mode decomposition (empirical mode decomposition,EMD). Compared with the primary EEMD, secondary EEMD method, it is more obvious to remove modal aliasing, and can be effectively applied to the fault diagnosis of rotating machinery.
【作者单位】： 华北电力大学机械工程系;
【基金】：国家自然科学基金项目(11072078) 河北省自然科学基金项目(E2013502226)资助
【分类号】：TN911.6

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本文编号：2279570