集合经验模式分解在旋转机械故障诊断中的应用

被引：33

作者：

窦东阳 ^{[1
]}

赵英凯 ^{[2
]}

机构：

[1] 南京工业大学机械与动力工程学院

[2] 南京工业大学自动化与电气工程学院

来源：

农业工程学报 | 2010年 / 26卷 / 02期

关键词：

旋转机械; 故障诊断; 集合经验模式分解; 模式混淆; 动静碰磨;

D O I：

暂无

中图分类号：

TH165.3 [];

学科分类号：

摘要：

为了抑制经验模式分解中的模式混淆现象,提高分析精度,引入集合经验模式分解(EEMD)算法。在分析信号上叠加适当的随机高斯白噪声序列,改变信号的局部时间跨度,从而改变一次经验模式分解(EMD)中分析的特征尺度,通过足够多次EMD分解,相当于从多个角度提取信号的本质,最后由所有次分解得出的各本征模态函数(IMF)的均值作为输出,不但消除了人为噪声的影响,还清晰还原了信号的内在过程,准确揭示了其真实物理意义。通过仿真试验和实际的动静碰磨故障案例证实了EEMD算法的有效性,并与基本EMD算法和高频谐波法进行了对比,结果表明,EEMD虽然耗时较多但结果更准确,在旋转机械故障诊断领域应用前景广泛。

引用

页码：190 / 196

页数：7

共 15 条

[1]

Hilbert-Huang变换在旋转机械振动信号分析中的应用研究.[D].胡爱军.华北电力大学（河北）.2008, 11

[2]

基于Hilbert-Huang变换的旋转机械故障诊断方法研究.[D].程军圣.湖南大学.2005, 07

[3]

面向旋转机械故障诊断的经验模态分解时频分析方法及实验研究.[D].胡劲松.浙江大学.2003, 01

[4] A B-spline approach for empirical mode decompositions [J].