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[1]张海如,王国富,张法全,等. 改进的随机共振和EMD混合模型用于转子早期故障检测[J].电机与控制学报,2014,18(02):83-89.
 ZHANG Hai-ru,WANG Guo-fu,ZHANG Fa-quan,et al.-[J].,2014,18(02):83-89.
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 改进的随机共振和EMD混合模型用于转子早期故障检测(PDF)
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《电机与控制学报》[ISSN:1007-449X/CN:23-1 408/TM]

卷:
18
期数:
2014年02
页码:
83-89
栏目:
出版日期:
2014-02-15

文章信息/Info

Title:
-
作者:
 张海如; 王国富; 张法全; 叶金才;
 西安电子科技大学电子工程学院; 桂林电子科技大学信息与通信学院;
Author(s):
 ZHANG Hai-ru;WANG Guo-fu;ZHANG Fa-quan;YE Jin-cai
 School of Electronic Engineering,Xidian University;School of Information and Communication Engineering,Guilin University of Electronic Technology;
关键词:
转子 尺度变换 随机共振 经验模式分解 基本模式分量
Keywords:
-
分类号:
TH165.3
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
 针对旋转机械转子早期故障检测精确度低的问题,建立了尺度变换随机共振降噪下的经验模式分解(EMD)模型。利用尺度变换随机共振模型在全频段范围内自适应地提取待测信号中所含频率信息,为了避免漏警检测造成的安全隐患,模型选用低阈值检测共振频率,但在强噪声扰动下有可能带来虚警检测;为了去除虚警检测,该模型根据检测到的共振频率对实测信号进行带通滤波,将滤波后的信号通入改进的EMD系统,以检测出共振频率分量对应的幅度值,剔除幅度值较小的虚警现象,从而保证整套模型具有高精确度故障检测的性能。理论分析和实测结果表明,该混合模型能准确检测出旋转机械转子的早期故障信息。与现有方法相比,该混合模型故障检测结果具有更高的可靠性。
Abstract:

参考文献/References:

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[1]王国富,张海如,张法全,等.时频压缩随机共振用于转子故障早期检测[J].电机与控制学报,2011,(06):38.
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备注/Memo

备注/Memo:
 国家自然科学基金(61102115,61371186,61362020);广西自然科学基金(2012GXNSFBA053177);桂林电子科技大学广西信息科学实验中心经费资助(20130112)
更新日期/Last Update: 2014-05-19