【摘要】：HHT時頻分析被廣泛應(yīng)用于機械故障診斷中,但其模態(tài)混疊成為應(yīng)用時的瓶頸。針對此問題提出了利用二次集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)來消除模態(tài)混疊的時頻分析方法。該方法首先用EEMD將原信號分解成若干個本征模函數(shù)(intrinsic mode function,IMF),然后選取相關(guān)系數(shù)較大的分量重構(gòu)原信號,再利用EEMD對其進(jìn)行二次處理,便可獲得去除模態(tài)混疊的時頻分布。通過對仿真與實驗轉(zhuǎn)子信號分析,該方法可以有效抑制經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?empirical mode decomposition,EMD)的模態(tài)混疊現(xiàn)象,相比一次EEMD,二次EEMD去除模態(tài)混疊更明顯,能有效應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中。
[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.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)機械工程系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(11072078) 河北省自然科學(xué)基金項目(E2013502226)資助
【分類號】：TN911.6

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