频率辅助信号结合EMD的旋转机械故障诊断

作者：于海祥; 赵新杰; 张龙

来源：半导体光电, 2017, 38(02): 271-277.

DOI：10.16818/j.issn1001-5868.2017.02.025

• 旋转机械
• 移除非故障分量
• 故障诊断
• 经验模态分解
• 频率辅助信号

针对旋转机械的故障自动诊断问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)和频率辅助信号(FAS)的故障诊断方法。首先,利用滤波器移除非故障分量,通过实验采集各种故障下的特征频率,构建故障模型。然后,在实时故障诊断中,对光电位移传感器采集到的机械振动信号进行频谱分析,当主频接近一个特定故障的特征频率时,根据该特征频率构建一个FAS,并将其与振动信号进行叠加。接着,对叠加后的信号进行EMD,根据能量准则选择出主固有模态函数(IMF)。最后,通过三次样条插值法获得主IMF信号的包络,并获得包络谱的中心频率,以此对故障进行诊断。实验结果表明,提出的方法能够解决EMD的模态混叠问题,同时对故障的并发情况具有鲁棒性。

• 单位
  天津中德应用技术大学; 材料学院; 天津职业技术师范大学