传感器与微系统
傳感器與微繫統
전감기여미계통
TRANSDUCER AND MICROSYSTEM TECHNOLOGY
2011年
4期
60-62
,共3页
实验模式分解%AR模型%关联维数%轧机主传动系统%故障诊断
實驗模式分解%AR模型%關聯維數%軋機主傳動繫統%故障診斷
실험모식분해%AR모형%관련유수%알궤주전동계통%고장진단
为提高轧机主传动系统故障诊断的精度,提出了一种基于EMD-AR模型和关联维数的故障特征提取算法.该方法采用小波滤波和EMD对振动信号进行去噪和平稳化预处理,再对包含主要故障信息的本征模函数(IMF)分别建立AR模型进行降维,最后通过时延相图法重构AR模型参数的相空间,并计算其关联维数.实验分析表明:该算法不仅能够深刻、全面地表达动态系统状态变化的客观规律,而且实现了系统状态特征的分离,从而为有效地判断轧机主传动系统的故障状态和故障类型提供可靠的依据.
為提高軋機主傳動繫統故障診斷的精度,提齣瞭一種基于EMD-AR模型和關聯維數的故障特徵提取算法.該方法採用小波濾波和EMD對振動信號進行去譟和平穩化預處理,再對包含主要故障信息的本徵模函數(IMF)分彆建立AR模型進行降維,最後通過時延相圖法重構AR模型參數的相空間,併計算其關聯維數.實驗分析錶明:該算法不僅能夠深刻、全麵地錶達動態繫統狀態變化的客觀規律,而且實現瞭繫統狀態特徵的分離,從而為有效地判斷軋機主傳動繫統的故障狀態和故障類型提供可靠的依據.
위제고알궤주전동계통고장진단적정도,제출료일충기우EMD-AR모형화관련유수적고장특정제취산법.해방법채용소파려파화EMD대진동신호진행거조화평은화예처리,재대포함주요고장신식적본정모함수(IMF)분별건립AR모형진행강유,최후통과시연상도법중구AR모형삼수적상공간,병계산기관련유수.실험분석표명:해산법불부능구심각、전면지표체동태계통상태변화적객관규률,이차실현료계통상태특정적분리,종이위유효지판단알궤주전동계통적고장상태화고장류형제공가고적의거.
