基于改进的经验模式分解的旋转设备振动信号特征提取

• 作者: 高伟
• 来源期刊: 汽轮机技术
• 学科: 工学
• 关键词: 改进的经验模式分解 故障特征 特征提取 旋转设备 汽轮发电机组
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 运行维护
• 页码范围: 289-291,295
• 页数: 4页
• 分类号: TK263.6
• 字数: 3187字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-5884.2008.04.017

摘要

针对旋转设备局部碰摩故障振动信号的特征,提出了一种基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)与小波分析相结合的故障特征提取的改进方法,先利用小波分析方法将振动信号分解为低、中、高3个频段,然后对各个频段的信号进行EMD分解,实现碰摩、背景和噪声信号分离,从而提取旋转设备局部碰摩振动信号的故障特征.在某热电厂2号汽轮发电备用机组的碰摩故障诊断的应用中,仿真信号和试验数据的分析结果表明,该方法正确、有效,可应用于工程实践.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高伟	西安理工大学水利水电学院电力工程系	16	31	3.0	5.0