基于ITD和DSS的旋转机械信号识别研究

被引：2

作者：

王元生 ^{[1
]}

任兴民 ^{[1
]}

邓旺群 ^{[2
]}

杨永锋 ^{[1
]}

机构：

[1] 西北工业大学振动工程研究所

[2] 中国航空动力机械研究所

来源：

机械科学与技术 | 2015年 / 34卷 / 06期

关键词：

盖尔圆; 固有时间尺度分解; 旋转机械; 信号处理; 去噪源分离;

D O I：

10.13433/j.cnki.1003-8728.2015.0610

中图分类号：

TN911.7 [信号处理];

学科分类号：

081002 [信号与信息处理];

摘要：

为解决盲源分离在分析旋转机械故障信号时的欠定问题,提出一种基于固有时间尺度分解(ITD)和盖尔圆(GDE)的欠定去噪源分离(DSS)方法,即为ITD-GDE-DSS。通过ITD求出信号的旋转分量,进而重组固有旋转分量和原观测信号作为满足盲源分离要求的新观测信号,使盲源分离中维数不足的问题得到解决。通过GDE估计观察信号的组成源数,为DSS方法分离出源信号提供先决条件。将ITD-GDE-DSS方法应用于某转子的实测故障信号分析中,诊断出转子在升速过程中不平衡故障特征,分离出转子突加不平衡的一阶临界转速和二阶临界转速的信号。

引用

页码：863 / 866

页数：4

共 5 条

[1]

基于VPMCD和EMD的齿轮故障诊断方法 [J].

程军圣 ;

马兴伟 ;

杨宇 .

振动与冲击, 2013, 32 (20) :9-13

[2]

基于局域均值分解的机械故障欠定盲源分离方法研究 [J].

李志农 ;

刘卫兵 ;

易小兵 .

机械工程学报, 2011, 47 (07) :97-102

[3]

一种基于ITD算法的直扩信号检测算法 [J].

安金坤 ;

田斌 ;

孙永军 ;

易克初 ;

于全 .

电子与信息学报, 2010, 32 (05) :1178-1182

[4]

Estimating the mixing matrix in Sparse Component Analysis (SCA) based on partial k -dimensional subspace clustering.[J].Farid Movahedi Naini;G. Hosein Mohimani;Massoud Babaie-Zadeh;Christian Jutten.Neurocomputing.2008, 10

[5]

Intrinsic time-scale decomposition: time–frequency–energy analysis and real-time filtering of non-stationary signals.[J].Frei Mark G;Osorio Ivan.Proceedings of The Royal Society A.2006, 2078

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