【摘 要】
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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
【机 构】
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内蒙古工业大学电力学院; 城市轨道交通北京实验室; 北京工业大学电控学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61174109,61364009);内蒙古自然科学基金(2015MS0615);内蒙古工业大学校重点科研项目(X201424)
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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。
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