论文摘要
机械故障振动诊断的关键是全面获取振动状态信息,重点是故障信号分离和特征提取。煤矿机械运行噪声大,故障早期信号和微弱信号往往伴随很强的背景噪声,单一的信号处理方法不能得到很好的提取效果,给故障诊断带来难度。因此,本文利用稀疏成分分析(Sparse Component Analysis,SCA)和经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)机械故障振动诊断方法,结合二者的优点,先用SCA快速去除干扰信号,提取有用信号,再用EMD高效分解得到故障特征信息。经仿真和实例验证,该法与其他方法相比,可早期、快速、全面、准确提取复杂故障信号和微弱征兆,提取信号具有更高的相似性度和更准确的分离精度,不仅具有理论研究价值,也有工程实际应用意义。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 陈虹微,王荣杰
关键词: 稀疏成分分析,经验模式分解,煤矿机械,水泵,故障诊断
来源: 内蒙古煤炭经济 2019年22期
年度: 2019
分类: 经济与管理科学,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 矿业工程,电信技术
单位: 龙岩学院机电系
基金: 福建省自然科学基金项目（2017J01707）
分类号: TN911.7;TD407
DOI: 10.13487/j.cnki.imce.015771
页码: 109-111
总页数: 3
文件大小: 391K
下载量: 7
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