发明授权
- 专利标题: 一种基于奇异谱分解的旋转机械故障诊断方法
-
申请号: CN201610730284.9申请日: 2016-08-25
-
公开(公告)号: CN106338385B公开(公告)日: 2019-03-19
- 发明人: 贾民平 , 鄢小安 , 许飞云 , 胡建中 , 黄鹏 , 朱林 , 张菀
- 申请人: 东南大学
- 申请人地址: 江苏省南京市江宁区东南大学路2号
- 专利权人: 东南大学
- 当前专利权人: 江阴众和电力仪表有限公司
- 当前专利权人地址: 江苏省南京市江宁区东南大学路2号
- 代理机构: 南京瑞弘专利商标事务所
- 代理商 陈国强
- 主分类号: G01M13/00
- IPC分类号: G01M13/00
摘要:
本发明公开了一种基于奇异谱分解的旋转机械故障诊断方法,包括以下步骤:步骤1,在旋转机械的关键部件附近安装传感器进行测量,采集测量信号作为源信号;步骤2,利用奇异谱分解对源信号进行分解,得到若干个瞬时频率具有物理意义的奇异谱分量;步骤3,根据特征能量因子最大准则挑选蕴含丰富故障特征信息的分解分量作为主奇异谱分量;步骤4,对主奇异谱分量进行希尔伯特解调,获得相应的包络谱;步骤5,从包络谱中观察故障特征频率处是否存在明显峰值,从而实现旋转机械故障类型的准确判别。本发明简单易行,较其他现有技术相比能够实现更为精确的故障诊断。
公开/授权文献
- CN106338385A 一种基于奇异谱分解的旋转机械故障诊断方法 公开/授权日:2017-01-18