频率辅助信号结合EMD的旋转机械故障诊断

• 作者: 于海祥 张龙 赵新杰
• 来源期刊: 半导体光电
• 学科: 工学
• 关键词: 旋转机械 移除非故障分量 故障诊断 经验模态分解 频率辅助信号
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 光电技术应用
• 页码范围: 271-277
• 页数: 7页
• 分类号: TH165.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.16818/j.issn1001-5868.2017.02.025

摘要

针对旋转机械的故障自动诊断问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)和频率辅助信号(FAS)的故障诊断方法.首先,利用滤波器移除非故障分量,通过实验采集各种故障下的特征频率,构建故障模型.然后,在实时故障诊断中,对光电位移传感器采集到的机械振动信号进行频谱分析,当主频接近一个特定故障的特征频率时,根据该特征频率构建一个FAS,并将其与振动信号进行叠加.接着,对叠加后的信号进行EMD,根据能量准则选择出主固有模态函数(IMF).最后,通过三次样条插值法获得主IMF信号的包络,并获得包络谱的中心频率,以此对故障进行诊断.实验结果表明,提出的方法能够解决EMD的模态混叠问题,同时对故障的并发情况具有鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵新杰	天津中德应用技术大学机械与材料学院	9	21	3.0	4.0
2	于海祥	天津职业技术师范大学机械学院	10	9	2.0	3.0
6	张龙	天津中德应用技术大学机械与材料学院	8	7	2.0	2.0