基于非线性模式分解的旋转机械复合故障特征提取方法

• 作者: 李鑫 杨宇 潘海洋 程军圣
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 非线性模式分解(NMD) 谐波辨识 旋转机械复合故障诊断 特征提取
• 年，卷（期）: 2018,（24）
• 所属期刊栏目: 机械基础工程
• 页码范围: 2947-2953
• 页数: 7页
• 分类号: TH113
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2018.24.008

摘要

针对旋转机械复合故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于非线性模式分解(NMD)的故障特征提取方法.该方法首先通过NMD将振动信号分解为若干个具有实际物理意义的非线性模态(NM)分量和一个残余分量之和,然后对各NM分量采用包络谱分析提取故障特征.仿真信号的分析结果验证了NMD方法的优越性,在此基础上将NMD方法应用于旋转机械复合故障诊断中,实验数据的分析结果表明,该方法能有效提取出旋转机械复合故障的特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨宇	湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室	170	5200	44.0	68.0
2	程军圣	湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室	210	5603	44.0	69.0
3	李鑫	湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室	18	125	7.0	11.0
4	潘海洋	湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室	20	120	6.0	10.0