基于改进LMD方法的故障转子振动分析
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TN911.7; TH165.3

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国家自然科学基金资助项目(51165019);教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20136201110004);兰州理工大学优秀博士学位论文培育计划资助项目(201102)


Vibration Analysis of Fault Rotor Based on the Improved Local Mean Decomposition
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    摘要:

    针对三次样条插值(cubic spline interpolation,简称CSI)局部均值分解(local mean decomposition,简称LMD)方法在处理故障振动信号时准确性较低的缺陷,提出了一种集成自适应波形匹配、三次B样条插值(cubic B-spline interpolation,简称CBI)以及正交性判据(orthogonality criterion,简称OC)LMD改进方法。首先,利用自适应波形匹配技术对原始信号进行数据延拓;然后,采用CBI代替CSI求解信号的上、下包络线,进而求得局部均值函数和包络估计函数;最后,以OC作为乘积函数(product function,简称PF)内部迭代过程结束的判断条件,形成一种改进的CBI-LMD方法。仿真分析与实验验证的结果表明,该改进方法具有更好的信号分解性能,能够准确有效地提取出复杂非平稳信号的重要特征。

    Abstract:

    In the processing of fault vibration signals, an improved CBI-LMD (cubic B-spline interpolation local mean decomposition) method based on self-adaptive waveform matching and an orthogonality criterion is proposed to combat the low decomposition accuracy of the cubic spline interpolation-based local mean decomposition (CSI-LMD) method. First, the raw vibration signal is extended with a self-adaptive waveform matching technique. Next, instead of CSI, the CBI is used to calculate the local means and envelope functions. Finally, the orthogonality criterion is used to set a stopping criterion for the product function. Simulation and experimental results show that the proposed method can effectively extract more accurate feature information in less time than CSI-LMD.

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  • 在线发布日期: 2015-09-06
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