LMD滤噪算法及在旋转机械转子故障诊断中的应用

• 作者: 余建波 吴昊 杨梅 陈思汉
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 振动与波 旋转机械 故障诊断 局部均值分解 自适应滤噪
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 信号处理与故障诊断
• 页码范围: 160-164
• 页数: 5页
• 分类号: TH113.1
• 字数: 2873字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1335.2015.02.036

摘要

利用噪声统计特性及局部均值分解算法(local mean decomposition, LMD)在信号分解过程中的自适应性，提出了一种新的基于LMD的自适应滤噪算法。该算法完全由数据驱动，可对信号自适应降噪，并将降噪后的信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的PF (Product function)分量。重构的信号可有效提高功率谱故障诊断的性能。通过对2种非平稳信号的仿真实验及在实际运行状态下采集的旋转机械转子振动信号降噪的应用，结果表明提出的算法降噪性能优于中值降噪、均值降噪、小波降噪、EMD软阀值降噪等典型滤噪算法。该算法也可在频域有效地用于旋转机械转子故障的诊断。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余建波	同济大学机械与能源工程学院	64	193	8.0	10.0
2	吴昊		5	17	2.0	4.0
3	杨梅	上海大学机电工程与自动化学院	8	5	1.0	2.0
4	陈思汉	上海大学机电工程与自动化学院	4	26	4.0	4.0