基于LMS-自适应滤波算法的经验模态分解故障诊断方法研究

• 作者: 刘桂秋 张志锋 李杨
• 来源期刊: 机电信息
• 关键词: LMS-自适应滤波算法 EMD 故障诊断 电机噪声
• 年，卷（期）: 2020,（18）
• 所属期刊栏目: 电气工程与自动化
• 页码范围: 15-16
• 页数: 2页
• 字数: 1631字
• 语种: 中文

摘要

对于多相电机定子绕组或逆变桥开关管开路造成的故障,其故障信号常被电机噪声和环境噪声所淹没.现提出一种将LMS-自适应滤波算法和经验模态分解(EMD)结合的特征信号提取方法,通过自适应滤波算法滤除含有噪声污染的故障信号中电机产生的电磁噪声,再对滤波后的信号进行经验模态分解,并提取出故障特征信号.仿真实验表明,该方法能够有效消除电机电磁噪声的干扰,计算快且简单易行,具有良好的可操作性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张志锋	沈阳工业大学电气工程学院	16	65	5.0	7.0
2	刘桂秋	沈阳工业大学电气工程学院	5	26	3.0	5.0
3	李杨	沈阳工业大学电气工程学院	3	7	2.0	2.0