基于多元经验模态分解的旋转机械早期故障诊断方法

摘要：

针对旋转机械早期微弱故障诊断问题,提出了基于多元经验模态分解的旋转机械早期故障诊断新方法.首先将多个加速度传感器合理布置在轴承座的关键位置,同步采集多通道振动信息;再利用多元经验模态分解同时对多通道振动信号进行自适应分解,得到一系列多元IMF分量;最后,依据峭度准则和相关系数从中选取包含故障主要信息的IMF分量进行信号重构,提取故障特征.多元经验模态分解方法克服了EMD等方法在进行多通道数据融合时缺乏理论依据的局限性.仿真信号和旋转机械故障信号的实验结果表明,该方法明显优于EEMD方法,对齿轮和滚动轴承故障的检测精度更高,可以在强背景噪声情况下更好地提取出故障冲击特征.

关键词：旋转机械、多元经验模态分解、自适应、峭度准则、故障诊断

所属期刊栏目：37

分类号：TH165+.3

资助基金：国家自然科学基金11227201,U1534204

在线出版日期：2016-06-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：241-248