【摘 要】
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由于旋转机械常工作于非平稳、高负荷等工况,易出现故障.测试得到的振动信号中包含丰富的设备运行状态信息,对研究旋转机械的非平稳信号非常重要.旋转机械振动加速度信号通常为多源激励响应,其构成成分多、频率结构复杂,是一种典型的多分量信号.经验模式分解可以实现多分量信号的自适应分解,为旋转机械非平稳多分量振动信号时变特征的揭示提供了一种思路.通过结合数值进行仿真分析,总结了经验模式分解的优势、劣势和适用范围,为经验模式分解的使用提供了一定的参考.运用基于经验模式分解的非平稳信号分析方法,分析了电动机转子偏心振动加
【机 构】
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潍坊职业学院机电工程学院,山东潍坊262737;中国人民解放军95979部队,山东新泰271207
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由于旋转机械常工作于非平稳、高负荷等工况,易出现故障.测试得到的振动信号中包含丰富的设备运行状态信息,对研究旋转机械的非平稳信号非常重要.旋转机械振动加速度信号通常为多源激励响应,其构成成分多、频率结构复杂,是一种典型的多分量信号.经验模式分解可以实现多分量信号的自适应分解,为旋转机械非平稳多分量振动信号时变特征的揭示提供了一种思路.通过结合数值进行仿真分析,总结了经验模式分解的优势、劣势和适用范围,为经验模式分解的使用提供了一定的参考.运用基于经验模式分解的非平稳信号分析方法,分析了电动机转子偏心振动加速度信号,在旋转机械振动非平稳信号的时变特征被准确地表征.
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