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离心式压缩机转子故障识别的EEMD-PCA方法研究
被引量：
6
1
作者
马再超
温广瑞
+1 位作者
张恒辉
廖与禾
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2016年第4期148-155,共8页
针对离心式压缩机转子系统振动小,振动信号具有非平稳、非线性和伴随噪声干扰的特点,提出一种总体平均经验模式分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)联合主分量分析(Principal Component Analysis,PCA)的故障识别方法。该...
针对离心式压缩机转子系统振动小,振动信号具有非平稳、非线性和伴随噪声干扰的特点,提出一种总体平均经验模式分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)联合主分量分析(Principal Component Analysis,PCA)的故障识别方法。该方法以相关分析结合傅里叶变换选择基本模式分量(Intrinsic Mode Function,IMF)为基础,构造了波动变化性指标以定量识别EEMD的噪声幅值参数;进一步获取各运行状态的14种时域振动评价指标并构造标准化特征数据集后,采用PCA降维法得出不同类型故障的振动模式类别。通过对离心式压缩机转子典型故障的振动信号分析,其结果表明该方法能够在解除信号非平稳非线性干扰的基础上,快速独立地提取信号中的主要振动模式,制定表征不同故障类别的特征数据区域,从而有效提高了离心式压缩机的故障识别能力。
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关键词
EEMD
PCA
波动变化性指标
离心式压缩机转子
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职称材料
题名
离心式压缩机转子故障识别的EEMD-PCA方法研究
被引量：
6
1
作者
马再超
温广瑞
张恒辉
廖与禾
机构
西安交通大学机械结构强度与振动国家重点实验室
新疆大学机械工程学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2016年第4期148-155,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51421004)
国家自然科学基金项目(51365051)
+1 种基金
教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-13-0461)
中央高校基本科研业务费专项资金资助
文摘
针对离心式压缩机转子系统振动小,振动信号具有非平稳、非线性和伴随噪声干扰的特点,提出一种总体平均经验模式分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)联合主分量分析(Principal Component Analysis,PCA)的故障识别方法。该方法以相关分析结合傅里叶变换选择基本模式分量(Intrinsic Mode Function,IMF)为基础,构造了波动变化性指标以定量识别EEMD的噪声幅值参数;进一步获取各运行状态的14种时域振动评价指标并构造标准化特征数据集后,采用PCA降维法得出不同类型故障的振动模式类别。通过对离心式压缩机转子典型故障的振动信号分析,其结果表明该方法能够在解除信号非平稳非线性干扰的基础上,快速独立地提取信号中的主要振动模式,制定表征不同故障类别的特征数据区域,从而有效提高了离心式压缩机的故障识别能力。
关键词
EEMD
PCA
波动变化性指标
离心式压缩机转子
Keywords
EEMD
PCA
fluctuant variation index
rotor of a centrifugal compressor
分类号
TH165 [机械工程—机械制造及自动化]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
离心式压缩机转子故障识别的EEMD-PCA方法研究
马再超
温广瑞
张恒辉
廖与禾
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2016
6
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