期刊专题

10.19665/j.issn1001-2400.2019.06.011

一种叶片裂纹检测的稀疏共振解调算法

引用
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.

振动测试、叶轮机、稀疏表示、中心极化多分辨分析

46

TH17

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-BI-SEE创新基金CAST-BISEE2019-043

2020-01-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共6页

75-80

相关文献
评论
暂无封面信息
查看本期封面目录

西安电子科技大学学报(自然科学版)

1001-2400

61-1076/TN

46

2019,46(6)

相关作者
相关机构

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn

打开万方数据APP,体验更流畅