基于EEMD和能量算子的风机轴承故障诊断
来源期刊:控制工程2017年第12期
论文作者:齐咏生 张二宁 高胜利 高学金 王普
文章页码:2450 - 2455
关键词:风机故障诊断;风机故障监测;聚合经验模态分解;Teager能量算子;
摘 要:针对风机轴承振动信号的非线性、非稳定性和能量算子对信号单分量的要求,提出一种基于聚合经验模态分解(EEMD)和Teager能量算子解调的方法,提取信号的瞬时频率和包络信号,通过与采集的正常信号进行比对,从而诊断风机轴承是否有故障,之后再通过捕捉频谱中突出的幅值信息,进而确定故障的原因。该方法能有效克服实际风机故障库难于获取和建立的问题,实现风机轴承故障的在线监测与诊断。最后,将该算法应用于实验室平台的测试信号和真实风机的故障信号,验证了该算法的有效性和实用性。
齐咏生1,2,张二宁1,高胜利1,高学金3,2,王普3,2
1. 内蒙古工业大学电力学院2. 城市轨道交通北京实验室3. 北京工业大学电控学院
摘 要:针对风机轴承振动信号的非线性、非稳定性和能量算子对信号单分量的要求,提出一种基于聚合经验模态分解(EEMD)和Teager能量算子解调的方法,提取信号的瞬时频率和包络信号,通过与采集的正常信号进行比对,从而诊断风机轴承是否有故障,之后再通过捕捉频谱中突出的幅值信息,进而确定故障的原因。该方法能有效克服实际风机故障库难于获取和建立的问题,实现风机轴承故障的在线监测与诊断。最后,将该算法应用于实验室平台的测试信号和真实风机的故障信号,验证了该算法的有效性和实用性。
关键词:风机故障诊断;风机故障监测;聚合经验模态分解;Teager能量算子;