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基于IMF分量的配网小电流接地系统高阻接地故障诊断
1
作者 赵骕璠 任一帆 刘翔 《消费电子》 2024年第7期64-66,共3页
常规的高阻接地故障诊断方法以零序电压行波信号监测为主,受到过渡电阻的影响,电压信号不稳定,影响故障诊断的准确性。因此,设计了基于IMF分量的配网小电流接地系统高阻接地故障诊断方法。提取配网小电流接地系统高阻接地故障特征,描述... 常规的高阻接地故障诊断方法以零序电压行波信号监测为主,受到过渡电阻的影响,电压信号不稳定,影响故障诊断的准确性。因此,设计了基于IMF分量的配网小电流接地系统高阻接地故障诊断方法。提取配网小电流接地系统高阻接地故障特征,描述等效接地电阻升高引起的故障电流幅值特征、电弧性特征,确保后续故障诊断的准确性。基于IMF分量构建接地系统高阻接地故障诊断模型,将接地系统高阻接地故障信号分为多个IMF分量,求取故障诊断交替方向的最优解,从而实现接地故障的精准诊断。采用仿真实验,验证了该方法的故障诊断准确性更高,能够应用于实际生活中。 展开更多
关键词 imf分量 配网 小电流接地 高阻接地 故障诊断方法
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IMF分量的倒频谱分析在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量：5
2
作者 张梅军 韩思晨 +1 位作者 石文磊 王闯 《液压气动与密封》 2012年第3期33-35,共3页
轴承局部损伤故障引起的振动响应往往会被较大的振动信号所掩盖,影响故障的正确诊断。本文提出IMF分量的倒频谱分析方法,首先将复杂的信号分解为有限的内禀模态函数(IMF)之和,对原始振动信号进行降维;再对IMF分量进行倒频谱分析,利用倒... 轴承局部损伤故障引起的振动响应往往会被较大的振动信号所掩盖,影响故障的正确诊断。本文提出IMF分量的倒频谱分析方法,首先将复杂的信号分解为有限的内禀模态函数(IMF)之和,对原始振动信号进行降维;再对IMF分量进行倒频谱分析,利用倒频谱方法准确地提取振动信号幅值谱上的周期特征。对EMD分解得到的多个IMF分量同时做倒频谱分析,可以相互验证,从而得到更可靠、更准确、更可信的诊断结果。通过对IMF分量的倒频谱分析法和Hilbert包络谱分析法诊断效果进行比较,结果表明,IMF分量的倒频谱分析方法比Hilbert包络谱分析提取的故障频率特征更精准、可靠。 展开更多
关键词 EMD分解 倒频谱分析 imf分量
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基于最优IMF分量和KSVD的滚动轴承故障声音信号特征提取 被引量：4
3
作者 梁雄鹤 陈珊 +2 位作者 魏豪 张丽洁 权伟 《机械与电子》 2022年第2期8-12,17,共6页
针对滚动轴承声音信号中周期性冲击故障特征难提取的问题,提出了基于最优IMF分量与KSVD字典学习相结合的轴承故障特征提取方法。首先,利用VMD分解原始信号获得一系列IMF分量;其次,利用SAF指标自适应选取最优IMF分量,并作为训练信号;最后... 针对滚动轴承声音信号中周期性冲击故障特征难提取的问题,提出了基于最优IMF分量与KSVD字典学习相结合的轴承故障特征提取方法。首先,利用VMD分解原始信号获得一系列IMF分量;其次,利用SAF指标自适应选取最优IMF分量,并作为训练信号;最后,利用KSVD字典学习方法训练出字典库,通过正交匹配追踪算法(OMP)对原始信号处理得到稀疏信号,并对稀疏信号进行包络谱分析。仿真及实验结果表明,对比传统KSVD字典学习方法,该方法得到的稀疏信号信噪比(SNR)更高,能更准确地提取滚动轴承周期性冲击,增强了轴承故障特征。 展开更多
关键词 声音信号 SAF指标 最优imf分量 KSVD 信噪比
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基于参数优化变分模态分解的信号降噪方法
4
作者 何玉洁 李新娥 贺俊 《现代电子技术》 北大核心 2025年第2期70-76,共7页
针对心电信号中肌电干扰噪声难以去除的问题,提出一种基于参数优化变分模态分解(VMD)的信号降噪方法。通过设计动态边界策略和反向种群生成方式,对白鲸优化(BWO)算法进行改进;采用改进白鲸优化算法对VMD参数自适应寻优,确定分解层数K与... 针对心电信号中肌电干扰噪声难以去除的问题,提出一种基于参数优化变分模态分解(VMD)的信号降噪方法。通过设计动态边界策略和反向种群生成方式,对白鲸优化(BWO)算法进行改进;采用改进白鲸优化算法对VMD参数自适应寻优,确定分解层数K与惩罚因子α;对含噪心电信号进行分解,得到k个本征模态函数(IMF)分量,同时采用相关系数法进行有效模态和含噪模态识别;对噪声主导的模态分量采用小波阈值降噪,并重构信号主导模态与降噪后模态。对仿真信号与含真实肌电干扰的心电信号进行降噪处理,实验结果表明,所提方法去噪效果优于小波阈值去噪法、EMD法、EMD-小波阈值去噪法,真实含噪的心电信号经该方法去噪后自相关系数可达0.91以上。 展开更多
关键词 变分模态分解 信号降噪 参数优化 改进白鲸优化算法 心电信号 imf分量 小波阈值降噪 肌电干扰
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基于峭度与IMF能量融合特征和LS-SVM的齿轮故障诊断研究 被引量：7
5
作者 王建国 杨云中 +1 位作者 秦波 刘永亮 《中国测试》 CAS 北大核心 2016年第4期93-97,共5页
针对齿轮振动信号非线性非平稳特性,为避免传统时频方法在表征设备状态时的不足,提出一种基于融合峭度与IMF能量特征和LS-SVM的齿轮故障诊断方法。首先,对齿轮振动信号在EMD分解;然后,提取包含主要故障信息的IMF分量的峭度特征和能量特... 针对齿轮振动信号非线性非平稳特性,为避免传统时频方法在表征设备状态时的不足,提出一种基于融合峭度与IMF能量特征和LS-SVM的齿轮故障诊断方法。首先,对齿轮振动信号在EMD分解;然后,提取包含主要故障信息的IMF分量的峭度特征和能量特征,组成融合特征向量;最后,将齿轮正常、齿根裂纹、断齿3种状态下的融合特征向量输入到LS-SVM,通过训练好的LS-SVM对齿轮状态进行分类识别。仿真实验结果表明:该方法能准确识别齿轮的工作状态,且与BP神经网络、SVM相比,有着更高的故障识别效率,可用于齿轮信号的故障诊断。 展开更多
关键词 imf分量 峭度和能量特征 最小二乘支持向量机 故障诊断
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EMD局部积分均值增密插值在化工温度仪表故障诊断中的应用与效果研究
6
作者 段明 《中国科技期刊数据库 工业A》 2025年第1期153-156,共4页
本文旨在探讨EMD局部积分均值增密插值在化工温度仪表故障诊断中的应用与效果。方法 上,首先采用EMD方法对化工温度仪表故障数据进行分解,得到IMF分量;随后,对IMF分量进行局部积分均值增密插值处理,得到增密后的数据序列;最后,基于增密... 本文旨在探讨EMD局部积分均值增密插值在化工温度仪表故障诊断中的应用与效果。方法 上,首先采用EMD方法对化工温度仪表故障数据进行分解,得到IMF分量;随后,对IMF分量进行局部积分均值增密插值处理,得到增密后的数据序列;最后,基于增密后的数据序列提取故障特征并进行故障诊断。结果 显示,方法 能有效提取故障特征,提高故障诊断的准确性和效率。通过实验验证,证明了EMD局部积分均值增密插值在化工温度仪表故障诊断中的可靠性和适用性。结论 认为,方法 为化工行业的仪表维护提供了新的技术手段,具有广阔的应用前景。 展开更多
关键词 EMD 局部积分均值增密插值 化工温度仪表 故障诊断 imf分量
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基于IMF灵敏度分析的柴油机振动源影响规律
7
作者 杜宪峰 舒歌群 +2 位作者 卫海桥 梁兴雨 曹晓峰 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CSCD 北大核心 2015年第12期1098-1104,共7页
为了确定柴油机供油参数对振动源的影响,提出了振动信号IMF分量灵敏度分析方法.结合试验手段与信号处理技术,在IMF分量灵敏度理论分析的基础上建立了IMF分量灵敏度分析流程及计算模型,并采用该模型对模拟仿真信号与缸盖振动信号进行了... 为了确定柴油机供油参数对振动源的影响,提出了振动信号IMF分量灵敏度分析方法.结合试验手段与信号处理技术,在IMF分量灵敏度理论分析的基础上建立了IMF分量灵敏度分析流程及计算模型,并采用该模型对模拟仿真信号与缸盖振动信号进行了计算分析.分析结果表明,模拟仿真信号验证了IMF分量灵敏度计算分析的有效性,同时,IMF分量的灵敏度分析能够有效识别与供油压力密切相关的振动源,从而实现了供油压力的合理选择,为柴油机振动控制提供了参考依据. 展开更多
关键词 灵敏度分析 imf分量 振动信号 供油参数 柴油机
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多分量到单分量可用EMD分解的条件及判据 被引量：26
8
作者 徐冠雷 王孝通 +2 位作者 徐晓刚 秦绪佳 朱涛 《自然科学进展》 北大核心 2006年第10期1356-1360,共5页
基于数据时域局部特征的EMD分解算法可把复杂的数据分解成有限、少量几个内蕴模式函数分量,是一种数据驱动的自适应时频分析方法．文中将Huang的EMD分解定性为从多分量信号到单分量信号的分解算法,并给出了多分量到单分量可用EMD分解的... 基于数据时域局部特征的EMD分解算法可把复杂的数据分解成有限、少量几个内蕴模式函数分量,是一种数据驱动的自适应时频分析方法．文中将Huang的EMD分解定性为从多分量信号到单分量信号的分解算法,并给出了多分量到单分量可用EMD分解的条件,而且通过建立二级极值点结构,给出了从多分量到单分量用EMD分解的极值点判断准则．通过大量实验,验证了可分解条件及判据的合理性． 展开更多
关键词 EMD分解 局域波 内蕴模式函数分量(imf) 多分量 单分量 AFDE条件
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基于本征模态函数分量能量比的高速铁路钢轨波磨声学诊断方法 被引量：3
9
作者 韩立 伍向阳 +4 位作者 刘兰华 陈迎庆 张毅超 宣晓梅 朴爱玲 《铁道建筑》 北大核心 2021年第9期117-120,共4页
为了解决高速铁路钢轨波磨的快速检测问题,提出通过运营动车组车下声信号进行声学诊断的方法。该方法针对钢轨波磨声信号的低信噪比且易被掩蔽的特点,首先通过集成经验模态分解(EEMD)从高频到低频把含有严重噪声的初始信号分解为具有不... 为了解决高速铁路钢轨波磨的快速检测问题,提出通过运营动车组车下声信号进行声学诊断的方法。该方法针对钢轨波磨声信号的低信噪比且易被掩蔽的特点,首先通过集成经验模态分解(EEMD)从高频到低频把含有严重噪声的初始信号分解为具有不同模态的子信号即本征模态函数(IMF)分量。根据IMF分量的能量比畸变特征筛选得到钢轨波磨区段对应的IMF分量,然后进行Hilbert变换得到时频域特征,从而实现对钢轨波磨区段的识别。经在一高速铁路2个典型路基区段进行现场验证,采用该方法可将钢轨粗糙度等级22.8 dB(幅值13.8μm)的钢轨波磨初期区段识别出来,且声学诊断识别出的瞬时峰值频率与由现场实测结果推算出的理论声学特征频率仅相差3.3%,准确度较高。 展开更多
关键词 高速铁路 声学诊断 imf分量的能量比 钢轨波磨 EEMD
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基于IMF聚合与SVD的城轨车辆牵引电机轴承故障诊断 被引量：5
10
作者 陈骏杰 师蔚 胡定玉 《测控技术》 CSCD 2017年第1期14-17,22,共5页
为有效提取城市轨道车辆牵引电机轴承的故障特征,提出一种基于本征模式分量(IMF)聚合与奇异值分解(SVD)相结合的轴承故障诊断方法。该方法首先运用经验模式分解(EMD)将原始振动信号分解成一系列本征模式分量;其次在利用皮尔逊积矩法进... 为有效提取城市轨道车辆牵引电机轴承的故障特征,提出一种基于本征模式分量(IMF)聚合与奇异值分解(SVD)相结合的轴承故障诊断方法。该方法首先运用经验模式分解(EMD)将原始振动信号分解成一系列本征模式分量;其次在利用皮尔逊积矩法进行本征模式分量的筛选后将剩余的分量聚合重构,再将重构信号运用奇异值分解降噪;最后对降噪信号进行Hilbert谱分析,实现轴承故障特征向量的提取。城市轨道车辆牵引电机轴承实测数据的分析结果表明该方法能够有效提取故障特征信号,对轴承故障进行有效的诊断。 展开更多
关键词 牵引电机 轴承 故障诊断 本征模式分量(imf) 奇异值分解
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基于维纳滤波的风电机组齿轮箱轴承故障诊断 被引量：1
11
作者 毕亚东 韩刚 《黑龙江工业学院学报（综合版）》 2024年第5期118-124,共7页
存在轴承故障时,风电机组齿轮箱振动信号的幅度与频率都会发生明显改变,通过信号变化行为的测量能够判定出具体的轴承故障等级。为实现对轴承故障的准确判定,设计基于维纳滤波的风电机组齿轮箱轴承故障等级判定方法。通过获取轴承振动波... 存在轴承故障时,风电机组齿轮箱振动信号的幅度与频率都会发生明显改变,通过信号变化行为的测量能够判定出具体的轴承故障等级。为实现对轴承故障的准确判定,设计基于维纳滤波的风电机组齿轮箱轴承故障等级判定方法。通过获取轴承振动波的IMF分量,并完善维纳滤波算法,在此基础上,处理故障数据,实现基于维纳滤波的轴承故障特征提取。定义轴承故障特征的伪四阶矩,通过求解特征角度的方式,确定故障等级基准的判定范围,完成基于维纳滤波的风电机组齿轮箱轴承故障等级判定方法的设计。实验结果表明,利用上述方法,能够根据幅度和频率的变化行为,判定风电机组齿轮箱轴承的故障等级,符合实际应用需求。 展开更多
关键词 维纳滤波 风电机组 齿轮箱轴承 故障等级 imf分量
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基于经验模态分解的分数维地震随机噪声衰减方法 被引量：16
12
作者 颜中辉 栾锡武 +3 位作者 王赟 潘军 方刚 施剑 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期2845-2857,共13页
经验模态分解算法(EMD)是一种基于有效波和噪声尺度差异进行波场分离的随机噪声压制方法,但由于实际地震数据波场复杂,导致模态混叠较严重,仅凭该方法进行去噪很难达到理想效果.本文基于EMD算法对信号多尺度的分解特性,结合Hausdorff维... 经验模态分解算法(EMD)是一种基于有效波和噪声尺度差异进行波场分离的随机噪声压制方法,但由于实际地震数据波场复杂,导致模态混叠较严重,仅凭该方法进行去噪很难达到理想效果.本文基于EMD算法对信号多尺度的分解特性,结合Hausdorff维数约束条件,提出一种用于地震随机噪声衰减的新方法.首先对地震数据进行EMD自适应分解,得到一系列具有不同尺度的、分形自相似性的固有模态分量(IMF);在此基础上,基于有效信号和随机噪声的Hausdorff维数差异,识别混有随机噪声的IMF分量,对该分量进行相关的阈值滤波处理,从而实现有效信号和随机噪声的有效分离.文中从仿真信号试验出发,到模型地震数据和实际地震数据的测试处理,同时与传统的EMD处理结果相对比.结果表明,本文方法对地震随机噪声的衰减有更佳的压制效果. 展开更多
关键词 EMD HAUSDORFF维数 随机噪声 自适应分解 imf分量
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基于RBF神经网络的EMD方法在海平面分析中的应用 被引量：11
13
作者 顾小丽 李培良 +4 位作者 谭海涛 张婷婷 李磊 王雪竹 于宜法 《海洋与湖沼》 CAS CSCD 北大核心 2009年第5期532-539,共8页
采用径向基函数神经网络法延拓原始数据序列,有效抑制了EMD分解中出现的端点发散效应,从而实现准确的EMD分解。利用该方法对中国近海验潮站的月平均海平面资料进行处理,分解得到的内在模函数分量代表了海平面各种周期性变化。通过EMD分... 采用径向基函数神经网络法延拓原始数据序列,有效抑制了EMD分解中出现的端点发散效应,从而实现准确的EMD分解。利用该方法对中国近海验潮站的月平均海平面资料进行处理,分解得到的内在模函数分量代表了海平面各种周期性变化。通过EMD分解得到的总体自适定趋势项为非线性变化,比以往趋势项提取方法更有优势,它反映了在资料长度内海平面的长期升降情况。数据序列越长,该方法所能分解出来的IMF成分越多,可分辨的频率越小。 展开更多
关键词 EMD 径向基函数 imf分量 海平面变化
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基于EEMD和WT的运动想象脑电信号消噪方法 被引量：11
14
作者 蔡慧 马玉良 +2 位作者 佘青山 高云园 孟明 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期716-722,共7页
采集到的运动想象脑电信号MI EEG(Motor Imagery Electroencephalogram)通常含有大量噪声信号。为了消除噪声同时保留尽可能多的有效信号,本文提出了将集合经验模态分解EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)与改进小波阈值法相... 采集到的运动想象脑电信号MI EEG(Motor Imagery Electroencephalogram)通常含有大量噪声信号。为了消除噪声同时保留尽可能多的有效信号,本文提出了将集合经验模态分解EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)与改进小波阈值法相结合的消噪方法。改进小波阈值法采用了新的阈值选取规则和阈值函数。首先对信号进行EEMD分解,然后再对高频固有模态函数IMF(Intrinsic Mode Functions)进行改进小波阈值处理,最后将处理后的高频IMF分量和低频IMF分量进行重构得到消噪信号。以信噪比和均方根误差作为消噪效果的定量评价指标,将本文提出的方法与单纯使用EEMD分解消噪法、单独使用改进小波阈值消噪法、EMD与改进小波阈值法相结合消噪法进行比较,结果表明,本文提出的消噪法优于其他三种消噪法。 展开更多
关键词 运动想象脑电信号 消噪 EEMD 小波阈值法 imf分量
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小波脊线解调与两次EMD分解相结合的故障识别方法及应用研究 被引量：11
15
作者 姜万录 刘云杰 朱勇 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期1131-1138,共8页
提出了一种基于小波脊线解调与两次经验模态分解(EMD)相结合的故障识别方法,用于轴向柱塞泵的故障诊断。结合EMD与小波脊线法在处理非平稳信号方面的优势,首先对故障原始信号进行了EMD分解,利用边际谱发现故障发生时的共振频带范围并据... 提出了一种基于小波脊线解调与两次经验模态分解(EMD)相结合的故障识别方法,用于轴向柱塞泵的故障诊断。结合EMD与小波脊线法在处理非平稳信号方面的优势,首先对故障原始信号进行了EMD分解,利用边际谱发现故障发生时的共振频带范围并据此找出对故障敏感的固有模态函数(IMF)分量,然后对该敏感IMF分量分别进行小波脊线解调和Hilbert解调,最后通过比较两种解调方法解调后敏感分量的时频谱和三维谱图发现,小波脊线解调比Hilbert解调具有更高的时频定位精度和抗干扰能力。此后,分别对小波脊线解调与Hilbert解调后的敏感分量进行EMD再分解,利用所得的各阶二次IMF分量的归一化特征能量来构造特征向量,得到液压泵5种典型状态的样本集,结合K均值聚类算法对故障状态进行识别。研究结果表明,与采用Hilbert解调处理方法相比,利用2次EMD分解与小波脊线解调相结合的故障特征向量提取方法显著提高了故障识别准确率,故障确诊率可高达92%。 展开更多
关键词 EMD 小波脊线 imf分量 特征向量 K均值聚类
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Wavelet_Huang和Hilbert_Huang方法用于非高斯风压信号分析的比较研究 被引量：5
16
作者 柯世堂 赵林 +1 位作者 邵亚会 葛耀君 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期61-67,共7页
非高斯风压时程具有间歇性的大脉冲信号和不对称性,传统的傅里叶变换无法得到信号的频谱特性随时间的变化过程,也不能识别出不同频段处信号的变异性。采用一种结合经验模式分解(EMD)和小波变换(WaveletTransform)的方法(简称WHT)对非高... 非高斯风压时程具有间歇性的大脉冲信号和不对称性,传统的傅里叶变换无法得到信号的频谱特性随时间的变化过程,也不能识别出不同频段处信号的变异性。采用一种结合经验模式分解(EMD)和小波变换(WaveletTransform)的方法(简称WHT)对非高斯风压信号进行时-频-谱联合特性分析,随后讨论了不同频段处信号的奇异性、冲击性和分辨率;并和Hilbert_Huang变换(简称HHT)分析的结果进行对比。两种方法处理非高斯信号都能很好地提取信号的主要特征和分解、重构;由于小波基尺度有限并受到测不准原理的限制,WHT方法得到的小波谱的能量在频率范围内分布较宽,而HHT方法得到的Hilbert能量谱大多都集中在有限的能量谱线上;WHT方法进行不同频段处信号的变异性检测是对EMD分解得到的IMF分量进行小波分解,其更能反映原始数据的固有特性,在任意感兴趣的频段捕捉到信号的局部特征。研究结果表明,HHT方法可以更好地进行非高斯信号的谱特性分析,而WHT方法在信号的分解、重构和变异性检测时效果更好。 展开更多
关键词 Hilbert_Huang变换 Wavelet_Huang变换 非高斯风压信号 imf分量 谱分析
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应用经验模式分解法处理超声无损检测信号 被引量：12
17
作者 赵永林 刘桂雄 +1 位作者 周德光 陈铁群 《现代制造工程》 CSCD 2006年第4期90-92,共3页
超声无损检测一直是无损检测领域研究的热点,由于材料内部组织结构的复杂性,超声回波信号中往往存在着大量的噪声干扰。引入一种新的处理非线性、非平稳信号的经验模式分解法(EMD)来处理超声检测信号。该方法把检测信号分解若干个内在... 超声无损检测一直是无损检测领域研究的热点,由于材料内部组织结构的复杂性,超声回波信号中往往存在着大量的噪声干扰。引入一种新的处理非线性、非平稳信号的经验模式分解法(EMD)来处理超声检测信号。该方法把检测信号分解若干个内在模式分量(IMF),突出了信号的局部特征。结果表明,EMD方法能有效抑制干扰,对于360mm深的缺陷试样,缺陷定位精度达1mm。 展开更多
关键词 超声检测 经验模式分解 imf分量 信号处理
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基于频率截止的EEMD方法研究 被引量：5
18
作者 黄杰 张梅军 +1 位作者 柴凯 陈灏 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期101-105,共5页
为解决总体平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)中虚假IMF分量过多问题,提出了一种基于频率截止的EEMD方法。该方法采用一种新的IMF筛分终止条件——以信号自身的最小频率为EMD分解IMF分量的截止频率;然后将... 为解决总体平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)中虚假IMF分量过多问题,提出了一种基于频率截止的EEMD方法。该方法采用一种新的IMF筛分终止条件——以信号自身的最小频率为EMD分解IMF分量的截止频率;然后将基于频率截止的IMF筛分终止条件引入EEMD分解。通过仿真和实测信号分析,并与EMD、EEMD分解结果比较得到,运用频率截止的EEMD方法不仅有效减少了虚假IMF分量的产生,使得分解的目的性更加明确,而且保证了EEMD分解出的IMF分量的完备性,更好地抑制了模态混叠现象。 展开更多
关键词 总体平均经验模态分解 频率截止 模态混叠 imf分量
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基于EMD和Hilbert包络解调的滚动轴承故障诊断方法研究 被引量：5
19
作者 吕跃刚 陈盼娣 李雨田 《煤矿机械》 北大核心 2013年第11期280-282,共3页
滚动轴承的运行状态会直接影响到整个旋转机械的性能,提出一种将经验模态分解和Hilbert包络分析相结合的方法对滚动轴承进行故障诊断。经验模态分解具有自适应性,能有效地将携带故障信息的高频调制信号从原信号中分离出来;利用Hilbert... 滚动轴承的运行状态会直接影响到整个旋转机械的性能,提出一种将经验模态分解和Hilbert包络分析相结合的方法对滚动轴承进行故障诊断。经验模态分解具有自适应性,能有效地将携带故障信息的高频调制信号从原信号中分离出来;利用Hilbert变换对包含滚动轴承故障所在的高频段进行包络谱分析,提取故障特征频率。将提取的特征频率与根据轴承型号参数和转速所得的滚动轴承的故障特征频率进行对比,能够辨识出滚动轴承的故障。通过对实验采集的滚动轴承振动信号进行分析,证明了该方法有效性和准确性。 展开更多
关键词 风电机组 振动信号 EMD分解 imf分量 Hilbert包络分析 故障特征频率
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基于EEMD-GRNN网络的滚动轴承故障诊断试验研究 被引量：11
20
作者 李善 谭继文 俞昆 《制造技术与机床》 北大核心 2016年第3期55-60,共6页
提出了一种基于总体平均经验模态分解和GRNN神经网络的滚动轴承故障诊断方法。首先通过EEMD方法将非平稳、非线性的滚动轴承振动信号分解为若干个平稳的固有模态函数(IMF)之和,提取前8个IMF分量作为频域特征,同其他14个时频域特征指标... 提出了一种基于总体平均经验模态分解和GRNN神经网络的滚动轴承故障诊断方法。首先通过EEMD方法将非平稳、非线性的滚动轴承振动信号分解为若干个平稳的固有模态函数(IMF)之和,提取前8个IMF分量作为频域特征,同其他14个时频域特征指标组成特征集输入到GRNN神经网络中,建立起GRNN网络模型,对滚动轴承三种故障状态进行模式识别。通过分析比较BP和GRNN两种网络模型对故障的诊断结果,验证了GRNN网络的优越性和可行性。 展开更多
关键词 滚动轴承 总体平均经验模态分解(EEMD) imf分量 GRNN神经网络 故障诊断
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