eemd方法在旋轉(zhuǎn)機(jī)械中轉(zhuǎn)子故障診斷的應(yīng)用[外文翻譯].doc
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eemd方法在旋轉(zhuǎn)機(jī)械中轉(zhuǎn)子故障診斷的應(yīng)用[外文翻譯],附件c:譯文eemd方法在旋轉(zhuǎn)機(jī)械中轉(zhuǎn)子故障診斷的應(yīng)用yaguolei_, zhengjiahe,yanyangzi西安交通大學(xué)制作系統(tǒng)工程國家重點實驗室,中國西安咸寧西路28號,郵編710049摘要:基于實驗的模式分解(emd)是對非線性和非靜止信號的自適應(yīng)分析方法。它能夠把復(fù)雜的信號分解成基于信號的本地時間尺度的i...
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EEMD方法在旋轉(zhuǎn)機(jī)械中轉(zhuǎn)子故障診斷的應(yīng)用
YaguoLei _, ZhengjiaHe,YanyangZi
西安交通大學(xué)制作系統(tǒng)工程國家重點實驗室,中國西安咸寧西路28號,郵編710049
摘要:
基于實驗的模式分解(EMD)是對非線性和非靜止信號的自適應(yīng)分析方法。它能夠把復(fù)雜的信號分解成基于信號的本地時間尺度的IMFs的集合。EMD分析方法已經(jīng)引起相當(dāng)大的重視程度,并且最近被廣泛的運(yùn)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)器的故障診斷。但是,由于模式的混合,它不能確切的顯示信號的特有信息。為了緩解在EMD中的模式混合的問題,整體基于實驗的模式分解(EEMD)應(yīng)運(yùn)而生。用EEMD方法,具有真正物理意義的成分可以從信號中提取出來。使用EEMD的一些優(yōu)點,這個報告提出了一個新的基于EEMD的旋轉(zhuǎn)機(jī)器的故障檢測的方法。首先,用一個模擬信號去測試基于EEMD方法的功能,然后這個提出來的新方法被用在一個有摩擦影響的發(fā)電機(jī)和一個早期有摩擦影響的重型石油催化裂化機(jī)械設(shè)備,最后,通過比較用EEMD和用EMD得到的結(jié)果表單,被提出來的基于EEMD方法的優(yōu)越性通過提取旋轉(zhuǎn)機(jī)器的錯誤特征信息就被證明了。
關(guān)鍵字:
整體基于實驗的模式分解 實驗?zāi)J椒纸?固有模式方程 旋轉(zhuǎn)機(jī)械 故障診斷
1引言
在機(jī)械裝備中,旋轉(zhuǎn)機(jī)械覆蓋了很大的范圍,并且在工業(yè)應(yīng)用中扮演著很重要的較色。隨著科技的高速發(fā)展,現(xiàn)代工業(yè)中的旋轉(zhuǎn)機(jī)械越來越大,越來越精確,自動化程度也越來越高,而要找到它潛在的故障也變得越困難。因此,最近幾年提高可靠性的需求在旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷中引起了廣泛的關(guān)注。因為摩擦信號帶有大量的表征機(jī)械裝備運(yùn)行條件的信息,所以,在旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷中,基于摩擦信號的處理技術(shù)是最重要的工具之一。通過信號處理技術(shù),錯誤特征信息就能從摩擦信號中提取出來。然而,它也是對發(fā)展的一個挑戰(zhàn),并且采用能夠從摩擦信號提取出準(zhǔn)確的故障信號的有效的信號處理技術(shù)。
傳統(tǒng)的信號處理技術(shù)包括時域分析和傅里葉變換,它們已被證明在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中是有效的。但是這些技術(shù)都是建立在過程產(chǎn)生的信號是靜止和線性的假設(shè)基礎(chǔ)之上的。當(dāng)對機(jī)械故障信號運(yùn)用這些方法的時候,通常都會得到錯誤的信息,因為,自然的機(jī)械故障是非靜止的。為了處理這些非靜止的信號,微波轉(zhuǎn)換這樣的時域分析發(fā)已經(jīng)被應(yīng)用在旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷上,并且在最經(jīng)十年得到越來越多的重視。但是非自適應(yīng)的微波轉(zhuǎn)換方法有他的確點,就是它的分析結(jié)果取決于基頻微波的選擇。這可能導(dǎo)致對檢測到的摩擦信號的主觀的先驗的假設(shè)。結(jié)果,與基頻微波的形狀吻合的很好的信號的特征才有可能大的系數(shù)值。其它特征的信號就被縮小或被忽略了。
EEMD方法在旋轉(zhuǎn)機(jī)械中轉(zhuǎn)子故障診斷的應(yīng)用
YaguoLei _, ZhengjiaHe,YanyangZi
西安交通大學(xué)制作系統(tǒng)工程國家重點實驗室,中國西安咸寧西路28號,郵編710049
摘要:
基于實驗的模式分解(EMD)是對非線性和非靜止信號的自適應(yīng)分析方法。它能夠把復(fù)雜的信號分解成基于信號的本地時間尺度的IMFs的集合。EMD分析方法已經(jīng)引起相當(dāng)大的重視程度,并且最近被廣泛的運(yùn)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)器的故障診斷。但是,由于模式的混合,它不能確切的顯示信號的特有信息。為了緩解在EMD中的模式混合的問題,整體基于實驗的模式分解(EEMD)應(yīng)運(yùn)而生。用EEMD方法,具有真正物理意義的成分可以從信號中提取出來。使用EEMD的一些優(yōu)點,這個報告提出了一個新的基于EEMD的旋轉(zhuǎn)機(jī)器的故障檢測的方法。首先,用一個模擬信號去測試基于EEMD方法的功能,然后這個提出來的新方法被用在一個有摩擦影響的發(fā)電機(jī)和一個早期有摩擦影響的重型石油催化裂化機(jī)械設(shè)備,最后,通過比較用EEMD和用EMD得到的結(jié)果表單,被提出來的基于EEMD方法的優(yōu)越性通過提取旋轉(zhuǎn)機(jī)器的錯誤特征信息就被證明了。
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整體基于實驗的模式分解 實驗?zāi)J椒纸?固有模式方程 旋轉(zhuǎn)機(jī)械 故障診斷
1引言
在機(jī)械裝備中,旋轉(zhuǎn)機(jī)械覆蓋了很大的范圍,并且在工業(yè)應(yīng)用中扮演著很重要的較色。隨著科技的高速發(fā)展,現(xiàn)代工業(yè)中的旋轉(zhuǎn)機(jī)械越來越大,越來越精確,自動化程度也越來越高,而要找到它潛在的故障也變得越困難。因此,最近幾年提高可靠性的需求在旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷中引起了廣泛的關(guān)注。因為摩擦信號帶有大量的表征機(jī)械裝備運(yùn)行條件的信息,所以,在旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷中,基于摩擦信號的處理技術(shù)是最重要的工具之一。通過信號處理技術(shù),錯誤特征信息就能從摩擦信號中提取出來。然而,它也是對發(fā)展的一個挑戰(zhàn),并且采用能夠從摩擦信號提取出準(zhǔn)確的故障信號的有效的信號處理技術(shù)。
傳統(tǒng)的信號處理技術(shù)包括時域分析和傅里葉變換,它們已被證明在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中是有效的。但是這些技術(shù)都是建立在過程產(chǎn)生的信號是靜止和線性的假設(shè)基礎(chǔ)之上的。當(dāng)對機(jī)械故障信號運(yùn)用這些方法的時候,通常都會得到錯誤的信息,因為,自然的機(jī)械故障是非靜止的。為了處理這些非靜止的信號,微波轉(zhuǎn)換這樣的時域分析發(fā)已經(jīng)被應(yīng)用在旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷上,并且在最經(jīng)十年得到越來越多的重視。但是非自適應(yīng)的微波轉(zhuǎn)換方法有他的確點,就是它的分析結(jié)果取決于基頻微波的選擇。這可能導(dǎo)致對檢測到的摩擦信號的主觀的先驗的假設(shè)。結(jié)果,與基頻微波的形狀吻合的很好的信號的特征才有可能大的系數(shù)值。其它特征的信號就被縮小或被忽略了。