文献类型：期刊文章

作　　者：马宏伟[1] 张大伟[1,2] 曹现刚[1] 董明[1,3] 李从会[1]

机构地区：[1]西安科技大学机械工程大学,西安710054 [2]西安重工装备制造集团有限公司,西安710000 [3]长安大学高速公路施工机械陕西省重点实验室,西安710054

出　　处：《振动与冲击》

基　　金：国家自然科学基金(U1361121);长安大学高速公路施工机械陕西省重点实验室开放基金(310825161124)

年　　份：2016

卷　　号：35

期　　号：22

起止页码：38-40

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号：20164803052435)、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：煤矿机械在重载情况下运行,其振动信号往往具有非线性、不平稳等特性,其不仅带有大量设备运动状态的信息,同时也夹杂着大量的环境噪声,无法直接对其进行分析。而经验模式分解(EMD)在处理非线性、非平稳信号时具有一定优势,是一种自适应的信号处理方法。针对煤矿机械振动信号的特性,提出基于EMD的去噪方法,首先将振动信号进行EMD分解,得到各固有模态函数(IMF),然后计算各IMF与原始信号的相关系数,并将相关系统按照从小到大进行排序,通过相邻两个相关系数的差值最大,找到敏感IMF分量重构,实现非平稳信号的滤波,为机械设备后期故障诊断奠定了良好基础。并通过实验数据分析,验证了EMD方法对振动信号进行去噪的有效性及可行性。

关 键 词：振动信号 EMD 方法  去噪 煤矿机械 empirical  MODE decomposition(EMD)  

分 类 号：TH212]