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基于微分的经验模态分解及其在多重转子故障分析中的应用

景蓓蓓  
【摘要】: 旋转机械是电力、石油化工、冶金、机械、航空以及一些军事工业部门的关键设备。随着现代工业和科学技术的发展以及自动化程度的进一步提高,旋转机械正朝着大型化、高速化、连续化、集中化、自动化的方向发展。在生产过程中,转子部件难免出现一些故障引起整个设备甚至整个生产过程无法正常运行,造成巨大的经济损失,有的甚至会引起严重的人员伤亡事故。因此,为了保证大型旋转机械设备的安全而高效地运行,国内外许多专家学者对转子故障的诊断预测进行了大量研究,提出了很多有效的建议和方法。 近几十年来各国都在大力开展有关旋转机械故障诊断技术的研究。其中经验模态分解(Empirical Mode Decomposition ,简称EMD)方法,被认为是近年来分析非线性非平稳信号处理方法的一个重大突破。本文在已有研究成果的基础上,将由传统经验模态分解进化而来的基于微分的经验模态分解(Differential-based Empirical Mode Decomposition,简称DEMD)方法引入到转子故障信号提取中,充分发挥Hilbert-Huang变换方法自适应性的特点和时频分析的能力。 本文主要研究了以下几个方面的内容: 1.总结传统经验模态分解方法(EMD)的算法,概括基于微分的经验模态分解(DEMD)的信号处理过程和特点。以仿真实例证明基于微分的经验模态分解(DEMD)方法的高频率分辨率和故障特征提取效率; 2.总结了转子的裂纹故障、碰摩故障和松动故障及其耦合形式故障的振动类型及振动机理,改善了上述故障的数学模型,并用数值仿真验证了其适用性。 3.将基于微分的经验模态分解(DEMD)方法引入到上述转子单一故障和耦合故障的振动信号特征提取中,通过对数值仿真的故障信号和实际故障信号进行分析,对比传统经验模态分解方法(EMD),验证了基于微分的经验模态分解(DMED)方法在转子故障诊断领域的适用性及有效性。 在转子故障诊断领域,Hilbert-Huang变换作为一种新的信号处理工具,其在信号检测、特征提取等方面的独特优越性已获得青睐。但在方法改进及与其他方法结合使用方面还有待更深入的研究


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