旋转机械故障特征提取的全矢二元经验模态分解方法研究

摘要：

为更准确提取旋转机械故障特征,提出了基于全矢二元经验模态分解(Bivariate Empirical Mode Decomposition,BEMD)的故障特征提取方法.该方法首先通过多传感器正交采集旋转机械故障同一截面上的振动信号,并将其组成一个复数;然后运用BEMD将复数按旋转速度从高到低的顺序自适应地分解到各自的频带,得到系列复固有模态分量(Complex Intrinsic Mode Functions,CIMFs);提出复数相关系数的概念,并用于组合CIMFs得到新的复旋转分量以防同一频率的信号被分解到不同的CIMFs;最后,运用全矢谱融合组合后的CIMFs的特征信息,得到幅频、角度和进动方向等信息.与全频谱方法的对比试验结果表明该方法的有效性.

关键词：旋转机械、特征提取、二元经验模态分解、全矢谱

所属期刊栏目：38

分类号：TH212;TH213.3(起重机械与运输机械)

资助基金：河南省创新型科技人才队伍建设工程C20150034;河南省科技攻关项目科技攻关项目172102210116;河南省高等学校重点科研项目18A460006,19A460029;郑州工程技术学院科技创新团队建设计划资助项目CXTD2017K1

在线出版日期：2019-06-28（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：94-99,132