基于EMD和组合形态滤波的透平系统振动故障诊断
在透平系统振动故障诊断问题的研究中,振动故障特征提取对整个系统能否正常运行起重要的作用,为从非线性、非平稳性的信号中提取出振动故障信号,提出了一种经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和多级加权组合形态滤波算法相结合的方法.首先采用EMD方法使振动信号中高频信息与低频干扰和背景噪声相分离;然后采用多级加权组合形态滤波算法消除噪声;最后对其进行频谱分析,以达到提取透平振动故障特征信号的目的.将该方法应用于透平系统故障诊断实例中,经对比,实际结果与仿真结果完全吻合,表明该方法是一种易实现的算法,较好地解决了振动故障信号的提取问题.
透平系统 振动故障 特征提取 经验模态分解 组合形态滤波算法
郭利进 李超
天津工业大学电气工程与自动化学院,天津300387
国内会议
2015工业设计与协同创新学术会议暨第20届全国工业设计学术年会
天津
中文
71-75
2015-05-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）