匀相窄波局部特征尺度分解方法及其在机械故障诊断中的应用

作者：郑近德; 苏缪涎; 潘海洋; 童靳于; 潘紫微

来源：电子测量与仪器学报, 2021, 35(02): 50-58.

DOI：10.13382/j.jemi.B2003666

• 局部特征尺度分解
• 模态混叠
• 噪声辅助分解
• 旋转机械
• 故障诊断

局部特征尺度分解(local characteristic-scale decomposition, LCD)方法在改善了经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)方法的同时,也继承了EMD的模态混叠问题。噪声辅助分解是解决EMD模态混叠问题的主要方法之一,但由于LCD对于噪声更加敏感,如果采用总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)方法中的白噪声作为辅助信号不仅不能够有效地改善LCD中的模态混叠问题,还会产生较多的虚假分量。对此,提出一种改进的LCD方法——匀相窄波局部特征尺度分解方法(uniform phase local characteristic-scale decomposition, UPLCD)。UPLCD采用具有均变相位的窄波信号来代替白噪声作为辅助分解信号,能够在抑制LCD模态混叠的同时,避免白噪声带来虚假分量增多的情况。通过仿真信号分析,验证了UPLCD方法抑制模态混叠的有效性。并将所提出的方法应用到机械故障诊断中,和EEMD、LCD和匀变相位经验模态分解(uniform phase empirical mode decomposition, UPEMD)等方法对比,结果表明,所提出的UPLCD方法能够有效地处理旋转机械故障模态信号,在分解精度和抑制干扰信号等方面更具优势。

• 单位
  安徽理工大学; 安徽工业大学