基于谱峭度与变分模态分解的转子微弱不对中故障诊断

• 作者: 周福成 唐贵基 王菲 赵晨
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 振动与波 变分模态分解 谱峭度 转子 故障诊断
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 信号处理与故障诊断
• 页码范围: 204-208
• 页数: 5页
• 分类号: TH165+.3
• 字数: 2848字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2018.01.040

摘要

针对噪声干扰下转子微弱不对中故障特征难以提取的问题,提出一种谱峭度与变分模态分解的转子故障诊断方法.该方法首先利用谱峭度(Spectral Kurtosis)滤除信号背景噪声以强化故障特征相关信号分量,然后通过变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)将转子振动信号分解为一系列本征模态分量并对各分量进行频谱分析,提取转子的故障特征.将该方法应用到转子不对中故障实验数据中,结果表明,该方法能有效提取出转子微弱不对中故障特征,并且结果要优于基于谱峭度与经验模态分解(EMD)方法的分析结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐贵基	华北电力大学能源动力与机械工程学院	192	2582	23.0	44.0
2	周福成	华北电力大学能源动力与机械工程学院	10	39	4.0	6.0
3	赵晨	华北电力大学能源动力与机械工程学院	2	3	1.0	1.0
4	王菲	华北电力大学能源动力与机械工程学院	4	10	2.0	3.0