本文關(guān)鍵詞：基于解析模態(tài)分解的機(jī)械故障診斷方法

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【摘要】：針對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷問(wèn)題,提出了一種基于解析模態(tài)分解(AMD)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法。只要知道信號(hào)的頻率成分,AMD方法就可以將含不同頻率成分的信號(hào)分解為單頻率信號(hào),尤其能夠分解有緊密間隔頻率成分的信號(hào)。對(duì)于可預(yù)知故障特征頻率的旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷,可利用AMD方法提取機(jī)械振動(dòng)信號(hào)中故障特征頻率所在頻段的信號(hào),并求該段信號(hào)的頻譜,若頻譜中含有故障特征頻率,則說(shuō)明機(jī)械振動(dòng)信號(hào)中存在該故障。通過(guò)對(duì)滾動(dòng)軸承故障信號(hào)和轉(zhuǎn)子不對(duì)中故障信號(hào)的分析以及和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)方法的對(duì)比,證明了AMD方法的有效性,且AMD方法比EMD方法更快速、準(zhǔn)確。
【作者單位】： 燕山大學(xué)河北省測(cè)試計(jì)量技術(shù)及儀器重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;燕山大學(xué);
【關(guān)鍵詞】： 解析模態(tài)分解 信號(hào)提取 故障診斷 旋轉(zhuǎn)機(jī)械
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51475407) 河北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(E2015203190) 河北省高等學(xué)校自然科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(ZD2015050)
【分類號(hào)】：TH17
【正文快照】： 0引言旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備在工業(yè)生產(chǎn)中占有非常重要的地位,保障旋轉(zhuǎn)機(jī)械的安全運(yùn)行是非常重要的,因此對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械進(jìn)行故障診斷具有重要現(xiàn)實(shí)意義[1-4]。目前,旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的方法非常多,如經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)、小波分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及包絡(luò)解調(diào)等。文獻(xiàn)[4]將EMD方法應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前9條

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中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

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2 潘，

本文編號(hào)：783454