【摘 要】
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针对船用电动机位置分散、安装环境各异,难以对全生命周期的全过程进行监测的特点,提出了一种利用电动机的振动信号、基于集合经验模态分解和希尔伯特-黄变换相结合的低压异步电动机故障诊断方法。采用集合经验模态分解方法将振动信号分解为各级本征模态函数分量,利用相关系数选取出和原振动信号有关的本征模态函数分量,再利用希尔伯特-黄变换中包络解调的方法,将选取出的本征模态函数分量进行重构,以突出故障的特征信息。经过实验表明,利用电动机的振动信号、基于集合经验模态分解和希尔伯特-黄变换相结合的低压异步电动机故障诊断方法,突
【机 构】
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江苏科技大学电子信息学院,常熟瑞特电气股份有限公司,大全集团有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51977101),江苏省省重点研发计划产业前瞻性与共性关键技术重点项目(BE2018007)。
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针对船用电动机位置分散、安装环境各异,难以对全生命周期的全过程进行监测的特点,提出了一种利用电动机的振动信号、基于集合经验模态分解和希尔伯特-黄变换相结合的低压异步电动机故障诊断方法。采用集合经验模态分解方法将振动信号分解为各级本征模态函数分量,利用相关系数选取出和原振动信号有关的本征模态函数分量,再利用希尔伯特-黄变换中包络解调的方法,将选取出的本征模态函数分量进行重构,以突出故障的特征信息。经过实验表明,利用电动机的振动信号、基于集合经验模态分解和希尔伯特-黄变换相结合的低压异步电动机故障诊断方法,突
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