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基于EMD分解的无量纲指标故障诊断定位研究

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摘要

无量纲指标作为新的理论工具应用在故障诊断研究中,虽然取得了一定的进展,但在利用时没有考虑到其他噪声干扰信号的影响,对结果的分析有一定的干扰,而经验模态分解(EMD)技术能够提取出振动数据的故障特征信号.针对无量指标分析数据时的噪声干扰,提出基于EMD的无量纲指标处理算法.首先对采集到的振动数据做EMD分解,分解出的前几个固有模态函数(IMF)分量中包含了振动数据的故障特征,去除其他噪声干扰信号的影响,其次求出含有振动数据特征信号的IMF分量的无量纲指标值,做出其无量纲指标的特征范围值,最后进行故障诊断分析.将此算法应用在旋转机械的故障诊断实验分析中,实验表明该方法的可行性和有效性.

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来源
《第九届全国技术过程故障诊断与安全性学术会议》|2014年|309-313|共5页
会议地点上海
作者
ZHANG Qinhua; 张清华; WANG Lei; 王磊; SUN Guoxi; 孙国玺; LEI Gaowei; 雷高伟; SHAO Longqiu; 邵龙秋;
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作者单位

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TH172;
关键词
机械设备; 无量纲指标; 故障诊断; 特征信号; 经验模态分解技术;

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