【摘 要】
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针对转子故障诊断问题,介绍了一种基于希尔伯特振动分解(HVD)的多分量非平稳信号时频分析方法。该方法首先对原始振动信号的非平稳频率成分低通滤波,分离出幅值最大分量的瞬
【机 构】
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华北电力大学能源动力与机械工程学院
【基金项目】
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河北省自然科学基金项目(E2014502052)
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针对转子故障诊断问题,介绍了一种基于希尔伯特振动分解(HVD)的多分量非平稳信号时频分析方法。该方法首先对原始振动信号的非平稳频率成分低通滤波,分离出幅值最大分量的瞬时频率;然后由同步检测获得对应的瞬时幅值和初相位;最后经过迭代运算自适应地提取原信号各分量的时频信息。针对HVD的边界效应问题,应用基于最小平方距离准则的波形匹配边界延拓法对其进行改进。通过仿真信号分析验证了改进的HVD对边界效应的抑制效果和对多分量信号的时频分析能力。分析了转子碰摩、油膜涡动、油膜振荡故障试验测试信号,结果表明改进的HVD方法可以精确提取转子系统故障的时频特征,证明了该方法的有效性。
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