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题名基于改进的经验模式分解的旋转设备振动信号特征提取
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作者
高伟
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机构
西安理工大学水利水电学院电力工程系
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出处
《汽轮机技术》
北大核心
2008年第4期289-291,295,共4页
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文摘
针对旋转设备局部碰摩故障振动信号的特征,提出了一种基于经验模式分解(Emp iricalMode Decomposition,EMD)与小波分析相结合的故障特征提取的改进方法,先利用小波分析方法将振动信号分解为低、中、高3个频段,然后对各个频段的信号进行EMD分解,实现碰摩、背景和噪声信号分离,从而提取旋转设备局部碰摩振动信号的故障特征。在某热电厂2号汽轮发电备用机组的碰摩故障诊断的应用中,仿真信号和试验数据的分析结果表明,该方法正确、有效,可应用于工程实践。
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关键词
改进的经验模式分解
故障特征
特征提取
旋转设备
汽轮发电机组
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Keywords
improved EnD
fault characteristic
feature extraction
rotating machinery
steam turbogenerator set
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分类号
TK263.6
[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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