基于经验模式分解的趋势分析方法研究
趋势分析是设备故障诊断中常用的方法,对研究较长时间范围内设备运行状态的变化具有重要意义.本文研究了一种基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的设备运行状态趋势分析方法,研究表明,与传统趋势分析方法(如最小二乘法)相比,经验模式分解能够更精确地提取信号趋势信息.应用于某炼油厂烟机故障诊断,表明这种基于经验模式分解的趋势分析方法能够有效提取设备运行趋势变化,消除采样中随机因素对趋势分析的影响,为准确评估机械设备运行状态、诊断故障提供可靠依据,具有现场实用价值.
经验模式分解(EMD) 趋势分析 信号处理 故障诊断
高强 杜小山 祁克玉 雷亚国 何正嘉
长安大学汽车工程学院,西安,710064 西安交通大学机械学院,西安,710049
国内会议
昆明
中文
317-319
2006-08-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）