测控技术
測控技術
측공기술
Measurement & Control Technology
2015年
9期
50-52
,共3页
自相关%经验模态分解%转子%碰摩
自相關%經驗模態分解%轉子%踫摩
자상관%경험모태분해%전자%팽마
autocorrelation%empirical mode decomposition (EMD)%rotor%rubbing
针对转子故障振动信号具有周期性的特点,提出一种用于分离转子故障振动信号的新方法,该方法首先应用自相关处理对振动信号进行降噪处理,然后采用经验模态分解(EMD)对振动信号进行分解,得出各个本征模态函数(IMF),并对IMF进行频谱分析,从频谱图上可以清晰地观察出转子的故障特征频率.试验结果表明,振动信号经自相关处理后起到了很好的降噪效果,碰摩所产生的冲击信号上下不对称;EMD分解方法能有效地突出故障特征频率成分,该方法可广泛用于旋转机械振动信号时频分析领域.
針對轉子故障振動信號具有週期性的特點,提齣一種用于分離轉子故障振動信號的新方法,該方法首先應用自相關處理對振動信號進行降譟處理,然後採用經驗模態分解(EMD)對振動信號進行分解,得齣各箇本徵模態函數(IMF),併對IMF進行頻譜分析,從頻譜圖上可以清晰地觀察齣轉子的故障特徵頻率.試驗結果錶明,振動信號經自相關處理後起到瞭很好的降譟效果,踫摩所產生的遲擊信號上下不對稱;EMD分解方法能有效地突齣故障特徵頻率成分,該方法可廣汎用于鏇轉機械振動信號時頻分析領域.
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