改进的随机共振和EMD混合模型用于转子早期故障检测

摘要：

针对旋转机械转子早期故障检测精确度低的问题，建立了尺度变换随机共振降噪下的经验模式分解(EMD)模型。利用尺度变换随机共振模型在全频段范围内自适应地提取待测信号中所含频率信息，为了避免漏警检测造成的安全隐患，模型选用低阈值检测共振频率，但在强噪声扰动下有可能带来虚警检测；为了去除虚警检测，该模型根据检测到的共振频率对实测信号进行带通滤波，将滤波后的信号通入改进的EMD系统，以检测出共振频率分量对应的幅度值，剔除幅度值较小的虚警现象，从而保证整套模型具有高精确度故障检测的性能。理论分析和实测结果表明，该混合模型能准确检测出旋转机械转子的早期故障信息。与现有方法相比，该混合模型故障检测结果具有更高的可靠性。

关键词：转子、尺度变换、随机共振、经验模式分解、基本模式分量

分类号：TU313(建筑结构)

资助基金：国家自然科学基金61102115,61371186,61362020;广西自然科学基金2012GXNSFBA053177;桂林电子科技大学广西信息科学实验中心经费资助20130112

在线出版日期：2014-03-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：83-89