基于非线性模式分解的旋转机械复合故障特征提取方法
Feature Extraction of Composite Faults of Rotating Machinery Based on Nonlinear Mode Decomposition作者机构：湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室长沙410082
出 版 物：《中国机械工程》 (China Mechanical Engineering)
年 卷 期：2018年第29卷第24期
页 面：2947-2953页
核心收录：
学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 0801[工学-力学（可授工学、理学学位）]
基 金：国家自然科学基金资助项目(51575168 51575167 51375152) 湖南省重点研发计划资助项目(2017GK2182) 国家重点研发计划资助项目(2016YFF0203400) 智能型新能源汽车国家2011协同创新中心 湖南省绿色汽车2011协同创新中心资助项目
主 题：非线性模式分解(NMD) 谐波辨识 旋转机械复合故障诊断 特征提取
摘 要：针对旋转机械复合故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于非线性模式分解(NMD)的故障特征提取方法。该方法首先通过NMD将振动信号分解为若干个具有实际物理意义的非线性模态(NM)分量和一个残余分量之和,然后对各NM分量采用包络谱分析提取故障特征。仿真信号的分析结果验证了NMD方法的优越性,在此基础上将NMD方法应用于旋转机械复合故障诊断中,实验数据的分析结果表明,该方法能有效提取出旋转机械复合故障的特征。
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