基于VMD的超声波电动机退化特征提取研究

• 作者: 安国庆 李洪儒 许葆华 陈柏言
• 来源期刊: 微特电机
• 学科: 工学
• 关键词: 超声波电动机 退化特征 变分模态分解 孤极信号 支持向量机
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 设计分析
• 页码范围: 29-33,39
• 页数: 6页
• 分类号: TM359.9
• 字数: 3908字
• 语种: 中文

摘要

压电陶瓷部件开裂是超声波电动机的主要故障模式之一,压电陶瓷片上的孤极信号能够充分反映定子的振动状态,通过监测孤极信号研究超声波电动机的退化状态.利用变分模态分解(VMD)在处理信号时可以将信号分解成多个频段的良好特性,研究一种基于VMD的超声波电动机退化特征提取方法.通过VMD的方法寻找出孤极信号电机工作频率的高频段,提取均方根值、能量、方差和工作频率处幅值等退化特征,通过支持向量机验证了所提取退化特征的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	安国庆		20	100	7.0	9.0
3	李洪儒		6	7	2.0	2.0
6	许葆华		1	1	1.0	1.0