基于经验模态分解的无量纲指标故障诊断定位

• 作者: 孙国玺 张清华 王磊 邵龙秋 雷高伟
• 来源期刊: 上海应用技术学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 无量纲指标 特征信号 故障诊断 经验模态分解
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 第九届全国技术过程故障诊断与安全性学术会议
• 页码范围: 17-21
• 页数: 5页
• 分类号: TP277
• 字数: 3166字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7333.2016.01.003

摘要

无量纲指标作为新的理论工具应用于故障诊断研究中,虽然取得了一定的进展,但在应用时没有考虑到其他噪声干扰信号的影响,对结果分析有一定的干扰.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,针对无量纲指标分析数据时的噪声干扰,提出了基于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.将此算法应用于旋转机械的故障诊断实验中,通过实验验证了该方法的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙国玺	广东石油化工学院广东省石化装备故障诊断重点实验室	40	92	5.0	8.0
2	王磊	广东石油化工学院广东省石化装备故障诊断重点实验室	6	43	4.0	6.0
3	张清华	广东石油化工学院广东省石化装备故障诊断重点实验室	44	181	8.0	11.0
4	邵龙秋	广东石油化工学院广东省石化装备故障诊断重点实验室	10	27	2.0	5.0
5	雷高伟	广东石油化工学院广东省石化装备故障诊断重点实验室	9	28	3.0	5.0