EMD与样本熵在往复压缩机气阀故障诊断中的应用

• 作者: 张思阳 徐敏强 王日新 高晶波
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 往复压缩机 压缩机气阀 经验模态分解 气阀故障 信息重构 量化分析 样本熵
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 页码范围: 696-700
• 页数: 5页
• 分类号: TH457|TP206.3
• 字数: 3175字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.201308008

摘要

针对往复压缩机气阀故障信号冲击性、非连续性特点，采用EMD方法分解提取各频率故障信号。然后通过对数据重新筛选、提出主要振动信息对分解波形进行了重构。并对往复压缩机故障信号分解及重构数据进行了分析，提取了故障信息。针对正常与故障信号分解结果复杂度不一致的特点，对EMD分解后包含的故障信息主要分量进一步通过样本熵进行量化识别。最后通过对正常、阀片缺口、弹簧失效的实测信号进行EMD分解、重构和样本熵分析，精确提取了故障信息，验证了方法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐敏强	哈尔滨工业大学航天学院	114	1285	21.0	29.0
2	王日新	哈尔滨工业大学航天学院	72	796	16.0	23.0
3	高晶波	哈尔滨工业大学航天学院	31	244	10.0	14.0
4	张思阳	哈尔滨工业大学航天学院	5	16	2.0	4.0