计量学报
計量學報
계량학보
ACTA METROLOGICA SINICA
2015年
3期
289-294
,共6页
计量学%盲源分离%AR谱%旋转机械%故障诊断
計量學%盲源分離%AR譜%鏇轉機械%故障診斷
계량학%맹원분리%AR보%선전궤계%고장진단
Metrology%Blind source separation%Auto regressive model spectrum%Rotating machine%Fault diagnosis
准确的 AR 模型能够较好地揭示信号中蕴含的状态特征变化的信息，然而，AR 模型对系统的状态变化十分敏感，多个动态变化的源信号的耦合必然会影响其估计结果。基于此，提出了一种基于盲源分离和 AR 谱估计的旋转机械故障诊断方法。首先，利用盲源分离的方法从混合观测信号中恢复各机械振动源信号；然后，将非平稳性的故障信号通过经验模态分解得到各本征模态函数；最后，对经验模态分解得到的平稳的本征模态函数进行 AR谱估计，提取振动信号的故障特征信息。通过仿真研究和实验分析验证了该方法在旋转机械故障诊断中的有效性和可行性。
準確的 AR 模型能夠較好地揭示信號中蘊含的狀態特徵變化的信息，然而，AR 模型對繫統的狀態變化十分敏感，多箇動態變化的源信號的耦閤必然會影響其估計結果。基于此，提齣瞭一種基于盲源分離和 AR 譜估計的鏇轉機械故障診斷方法。首先，利用盲源分離的方法從混閤觀測信號中恢複各機械振動源信號；然後，將非平穩性的故障信號通過經驗模態分解得到各本徵模態函數；最後，對經驗模態分解得到的平穩的本徵模態函數進行 AR譜估計，提取振動信號的故障特徵信息。通過倣真研究和實驗分析驗證瞭該方法在鏇轉機械故障診斷中的有效性和可行性。
준학적 AR 모형능구교호지게시신호중온함적상태특정변화적신식，연이，AR 모형대계통적상태변화십분민감，다개동태변화적원신호적우합필연회영향기고계결과。기우차，제출료일충기우맹원분리화 AR 보고계적선전궤계고장진단방법。수선，이용맹원분리적방법종혼합관측신호중회복각궤계진동원신호；연후，장비평은성적고장신호통과경험모태분해득도각본정모태함수；최후，대경험모태분해득도적평은적본정모태함수진행 AR보고계，제취진동신호적고장특정신식。통과방진연구화실험분석험증료해방법재선전궤계고장진단중적유효성화가행성。
The accurate AR model can reveal the changing state characteristics inherent in the signal,however the AR model is sensitive to the changes in the state of the system,and the multiple of dynamic source signal coupling is bound to affect the estimated results. The method of blind source separation is reconstruct mechanical vibration source signals. Then the non-stationary fault signal is decomposed into several stationary signals which suit to establish AR model. Finally,the AR model of stationary intrinsic mode function is constructed to extract the characteristics of fault vibration signal. The results of simulation and experiment are presented to verify the theory analysis.
