基于EEMD和HHT的低压异步电动机故障诊断

摘要：

针对船用电动机位置分散、安装环境各异,难以对全生命周期的全过程进行监测的特点,提出了一种利用电动机的振动信号、基于集合经验模态分解和希尔伯特-黄变换相结合的低压异步电动机故障诊断方法.采用集合经验模态分解方法将振动信号分解为各级本征模态函数分量,利用相关系数选取出和原振动信号有关的本征模态函数分量,再利用希尔伯特-黄变换中包络解调的方法,将选取出的本征模态函数分量进行重构,以突出故障的特征信息.经过实验表明,利用电动机的振动信号、基于集合经验模态分解和希尔伯特-黄变换相结合的低压异步电动机故障诊断方法,突出了故障特征,可以对堵转、三相不平衡等常见故障进行有效、准确的识别.

关键词：电机故障诊断、振动信号、集合经验模态分解、相关系数、希尔伯特-黄变换、本征模态函数

所属期刊栏目：49

分类号：TM343(电机)

资助基金：国家自然科学基金;江苏省省重点研发计划产业前瞻性与共性关键技术重点项目

在线出版日期：2021-07-28（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：44-49,56