本文關鍵詞：頻率輔助信號結合EMD的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對旋轉(zhuǎn)機械的故障自動診斷問題,提出一種基于經(jīng)驗模態(tài)分解(EMD)和頻率輔助信號(FAS)的故障診斷方法。首先,利用濾波器移除非故障分量,通過實驗采集各種故障下的特征頻率,構建故障模型。然后,在實時故障診斷中,對光電位移傳感器采集到的機械振動信號進行頻譜分析,當主頻接近一個特定故障的特征頻率時,根據(jù)該特征頻率構建一個FAS,并將其與振動信號進行疊加。接著,對疊加后的信號進行EMD,根據(jù)能量準則選擇出主固有模態(tài)函數(shù)(IMF)。最后,通過三次樣條插值法獲得主IMF信號的包絡,并獲得包絡譜的中心頻率,以此對故障進行診斷。實驗結果表明,提出的方法能夠解決EMD的模態(tài)混疊問題,同時對故障的并發(fā)情況具有魯棒性。
【作者單位】： 天津職業(yè)技術師范大學機械學院;天津中德應用技術大學圖文信息中心;天津中德應用技術大學機械與材料學院;
【關鍵詞】： 旋轉(zhuǎn)機械 移除非故障分量 故障診斷 經(jīng)驗模態(tài)分解 頻率輔助信號
【基金】：天津市高等學�？萍及l(fā)展基金項目(20140413)
【分類號】：TH17
【正文快照】： 0　引言作固有模態(tài)函數(shù)(IMF),每個分量繼承了信號不同的局部特征時間尺度[8]。振動信號x(t)分解成旋轉(zhuǎn)機械是現(xiàn)代機械設備的關鍵運動部件,但IMF的表達式為其在運行過程中時常會出現(xiàn)不同形式的故障,例如m軸承和齒輪故障等[1]。為此,對旋轉(zhuǎn)機械進行狀態(tài)x(t)=(t)(1)i∑Ci(t)+rm=1

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本文編號：431974