西北工业大学学报
西北工業大學學報
서북공업대학학보
JOURNAL OF NORTHWESTERN POLYTECHNICAL UNIVERSITY
2013年
2期
272-276
,共5页
王元生%任兴民%邓旺群%杨永锋
王元生%任興民%鄧旺群%楊永鋒
왕원생%임흥민%산왕군%양영봉
盲源分离%诊断%试验%故障检测%模型分析%主成量分析%旋转机械%信号处理%去噪源分离%经验模态分解
盲源分離%診斷%試驗%故障檢測%模型分析%主成量分析%鏇轉機械%信號處理%去譟源分離%經驗模態分解
맹원분리%진단%시험%고장검측%모형분석%주성량분석%선전궤계%신호처리%거조원분리%경험모태분해
针对旋转机械故障诊断中信号源不足的问题,综合经验模态分解(EMD)、主成量分析(PCA)和去噪源分离(DSS)各自的优点,提出一种基于EMD和PCA的欠定去噪源分离方法(EMD-PCA-DSS).首先通过EMD求出本征模函数(IMF),进而重组IMF分量和原观测信号作为新的观测信号,解决了盲源分离(BSS)中源信号数据不足的问题.然后,通过PCA估计观测信号的源数,利用DSS估计出源信号.将该方法应用于某转子的实测故障信号分析中,诊断出转子发生了不平衡故障,表明该方法在旋转机械故障诊断中的有效性,这对于机械设备的状态监测和故障诊断具有重要的工程意义.
針對鏇轉機械故障診斷中信號源不足的問題,綜閤經驗模態分解(EMD)、主成量分析(PCA)和去譟源分離(DSS)各自的優點,提齣一種基于EMD和PCA的欠定去譟源分離方法(EMD-PCA-DSS).首先通過EMD求齣本徵模函數(IMF),進而重組IMF分量和原觀測信號作為新的觀測信號,解決瞭盲源分離(BSS)中源信號數據不足的問題.然後,通過PCA估計觀測信號的源數,利用DSS估計齣源信號.將該方法應用于某轉子的實測故障信號分析中,診斷齣轉子髮生瞭不平衡故障,錶明該方法在鏇轉機械故障診斷中的有效性,這對于機械設備的狀態鑑測和故障診斷具有重要的工程意義.
침대선전궤계고장진단중신호원불족적문제,종합경험모태분해(EMD)、주성량분석(PCA)화거조원분리(DSS)각자적우점,제출일충기우EMD화PCA적흠정거조원분리방법(EMD-PCA-DSS).수선통과EMD구출본정모함수(IMF),진이중조IMF분량화원관측신호작위신적관측신호,해결료맹원분리(BSS)중원신호수거불족적문제.연후,통과PCA고계관측신호적원수,이용DSS고계출원신호.장해방법응용우모전자적실측고장신호분석중,진단출전자발생료불평형고장,표명해방법재선전궤계고장진단중적유효성,저대우궤계설비적상태감측화고장진단구유중요적공정의의.
