文献类型：期刊文章

作　　者：陶然[1,2] 许有才[3,2] 邓方华[3,2] 郭澍[2] 李新仕[2] 苟敏[3] 李琨[3] 王华[1]

机构地区：[1]昆明理工大学质量发展研究院,昆明600500 [2]云南省特种设备安全检测研究院,昆明650228 [3]昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明600500

出　　处：《振动与冲击》

基　　金：国家质检总局科技计划项目资助(2013QK104);云南省质量技术监督局科技计划项目资助(2013YNZJKJ02)

年　　份：2017

卷　　号：36

期　　号：22

起止页码：166-171

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)方法提取电梯导靴振动信号的故障特征分量时存在的模态混淆现象,本文提出了一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)优化局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)的电梯导靴振动信号故障特征提取方法。该方法以奇异值贡献率原则构造原始信号的Hankel矩阵,采用SVD对Hankel矩阵进行分解;将曲率谱原则与奇异值贡献率原则相结合对奇异值进行选择,将包含主要故障信息的奇异值进行逆重构,得到剔除噪声信号与光滑信号的突变信号;并利用LMD方法对突变信号进行故障特征提取,得到能够突出原始信号振动特征的故障特征分量。实例结果表明该方法有效改善了LMD的模态混淆现象,更准确地提取了振动信号的故障特征分量,为电梯导靴的故障诊断提供了一条有效的途径。

关 键 词：电梯导靴  奇异值分解 局部均值分解 模态混淆  特征提取

分 类 号：TH277]