文献类型：期刊文章

作　　者：李志农[1] 朱明[1] 褚福磊[2] 肖尧先[1]

机构地区：[1]南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室,南昌330063 [2]清华大学机械工程系,北京100084

出　　处：《仪器仪表学报》

基　　金：国家自然科学基金(51265039;51075372;50775208);江西省教育厅科技计划项目(GJJ12405);江西省研究生创新基金项目(YC2013-S214)资助

年　　份：2014

卷　　号：35

期　　号：11

起止页码：2423-2432

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CAS、CSCD、CSCD2013_2014、EI(收录号：20145200366108)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：经验小波变换(EWT)是一种新的自适应信号分解方法,该方法继承了EMD和小波分析方法的各自优点,通过提取频域极大值点自适应地分割傅里叶频谱以分离不同的模态,然后在频域自适应地构造带通滤波器组从而构造正交小波函数,以提取具有紧支撑傅立叶频谱的调幅-调频(AM-FM)成分。本文将该方法引用到机械故障诊断中,提出了一种基于经验小波变换的机械故障诊断方法,并与EMD方法进行了对比分析。仿真结果表明,经验小波变换方法明显优于EMD方法,能有效地分解出信号的固有模态。与EMD相比较,该方法具有分解的模态少,不存在虚假的模态,计算量小,且在理论上具有易理解性等特点。最后将该方法应用到转子碰磨故障诊断中,实验结果进一步验证了该方法的有效性,能够有效地揭示出碰磨故障数据的频率结构,区分碰磨故障的严重程度。

关 键 词：经验小波变换  固有模态  故障诊断 自适应信号分解  经验模态分解

分 类 号：TH165.3] TN911.6]