论文摘要
针对强相干噪声干扰下叶片振动信号中裂纹故障微弱特征的提取问题,提出了一种基于稀疏共振解调的诊断方法。首先,利用从中心集化多分辨分析处理机组上取得的原始振动信号进行子空间重构;其次,对小波子空间信号进行希尔伯特包络解调,选取故障特征频率及其倍频成分能量占优的子空间;再次,根据周期性故障稀疏模型,采用梳形滤波器分离故障特征频率及其倍频成分,构造故障分量参考信号;最后,结合故障参考信号对子空间重构信号进行小波降噪,从而提取与叶片裂纹相关的微弱特征。在出现叶片裂纹故障的发电机组增压风机故障诊断案例分析中,仅采用多尺度分解无法在时域上得到周期性冲击故障特征。而采用所提出的基于稀疏共振解调方法进行信号处理后,强相干噪声得到了有效抑制,从而突出了故障特征。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 贺王鹏,胡洁,陈彬强,李诚,郭宝龙
关键词: 振动测试,叶轮机,稀疏表示,中心极化多分辨分析
来源: 西安电子科技大学学报 2019年06期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 机械工业,电信技术
单位: 西安电子科技大学空间科学与技术学院,厦门大学航空航天学院
基金: 国家自然科学基金（51805398）,陕西省自然科学基础研究计划（2018JQ5106）,北京卫星环境工程研究所2019年度CAST-BISEE创新基金（CAST-BISEE2019-043）
分类号: TN911.7;TH17
DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.2019.06.011
页码: 75-80
总页数: 6
文件大小: 928K
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标签：振动测试论文; 叶轮机论文; 稀疏表示论文; 中心极化多分辨分析论文;