基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
由于旋转机械振动信号具有非线性、非平稳性,为了准确诊断故障,介绍了一种基于希尔伯特振动分解( Hil-bert Vibration Decomposition ,HVD)的振动信号时频分析方法,并在此基础提出了HVD边际谱和时频三维谱用于振动信号的进一步分析。通过与经验模态分解( Empirical Mode Decomposition ,EMD)方法对比发现,HVD方法克服了模态混叠和幅值失真缺陷,具有更高的分解精度,而且其边际谱和时频三维谱更加清晰地展示出信号各频率的变化情况。对仿真信号及转子实际振动信号进行实验研究,清晰地展现了故障特征,取得了良好的分析效果,证明了HVD方法及其边际谱、三维谱在处理非线性、非平稳问题上的有效性。
推荐文章
基于振动分析的风力发电机故障诊断方法
风力发电机
故障诊断
振动分析
包络分析
基于振动信号的高压断路器故障诊断
高压断路器
振动信号
故障诊断
变分模态分解
基于PNN的舵机故障诊断方法研究
概率神经网络
故障诊断
贝叶斯网络
径向基函数
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于 HVD 的振动故障诊断方法研究
来源期刊 汽轮机技术 学科 工学
关键词 旋转机械 希尔伯特振动分解法 边际谱 三维谱 故障诊断
年,卷(期) 2016,(4) 所属期刊栏目 运行维护
研究方向 页码范围 305-308
页数 4页 分类号 TK267
字数 2697字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 韩中合 华北电力大学动力工程系 181 1606 21.0 31.0
2 朱霄珣 华北电力大学动力工程系 29 165 7.0 11.0
3 徐搏超 华北电力大学动力工程系 5 50 3.0 5.0
4 焦宏超 华北电力大学动力工程系 6 52 3.0 6.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (50)
共引文献  (212)
参考文献  (10)
节点文献
引证文献  (3)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1991(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1992(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
1999(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2001(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2002(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2003(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2004(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2005(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2006(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
2007(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2008(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2009(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2010(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2011(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2012(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2013(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2014(5)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(3)
2015(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2016(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2018(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2019(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
旋转机械
希尔伯特振动分解法
边际谱
三维谱
故障诊断
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
汽轮机技术
双月刊
1001-5884
23-1251/TH
大16开
哈尔滨市香坊区三大动力路345号
14-273
1958
chi
出版文献量(篇)
3219
总下载数(次)
1
论文1v1指导