基于参数优化时变滤波经验模态分解的转子故障诊断

论文摘要

针对应用时变滤波经验模态分解(TVFEMD)诊断转子故障时需人为指定带宽阈值和B样条阶数两个参数,存在较大主观性和盲目性的不足,提出一种基于参数优化TVFEMD和希尔伯特变换(HT)诊断转子故障的方法。采用粒子群算法搜索最佳参数组合;并使用最优参数组合进行TVFEMD,得到一系列的本征模态函数(IMF);最后,对IMF进行HT,得到信号的希尔伯特时频图和边际谱,从而诊断出转子的故障类型;分别应用该方法诊断恒定转速的转子不平衡、变转速的油膜涡动两种典型转子故障。结果表明:基于参数优化时变经验模态分解和希尔伯特变换的方法不仅能够实现参数的自动选择,获得良好的分解效果,且能准确识别转子的不平衡、油膜涡动等典型故障;与原始经验模态分解和现有方法相比,具有明显的优越性。

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类型: 期刊论文

作者: 唐贵基,周翀,庞彬,李楠楠

关键词: 转子,故障诊断,时变滤波,经验模态分解,参数优化,希尔伯特变换

来源: 振动与冲击 2019年10期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 机械工业

单位: 华北电力大学能源动力与机械工程学院

分类号: TH133.1

DOI: 10.13465/j.cnki.jvs.2019.10.025

页码: 162-168

总页数: 7

文件大小: 1425K

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标签：转子论文;  故障诊断论文;  时变滤波论文;  经验模态分解论文;  参数优化论文;  希尔伯特变换论文;