| 自适应随机共振和DEMD的单向阀早期故障诊断 |
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| 引用本文： | 牟竹青,冯早,黄国勇,范玉刚.自适应随机共振和DEMD的单向阀早期故障诊断[J].机械科学与技术(西安),2018(4):537-544. |
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| 作者姓名： | 牟竹青 冯早 黄国勇 范玉刚 |
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| 作者单位： | 昆明理工大学信息工程与自动化学院;云南省矿物管道输送工程技术研究中心; |
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| 摘 要： | 针对高压隔膜泵单向阀的早期故障振动信号信噪比(SNR)低,故障特征提取困难的问题,本文提出一种自适应随机共振和微分经验模态分解(DEMD)的早期故障诊断方法。首先对原信号进行预处理,设置压缩比进行变尺度处理;然后将SNR作为自适应度函数,利用粒子群(PSO)算法优化随机共振(SR)系统参数,将优化后参数及处理后的信号输入SR系统中;最后对系统输出的信号进行DEMD算法分解,对各分量进行频谱分析,选取含特征频率的分量合成进行包络分析,以提取故障特征信息。经仿真分析与工程实验表明,该方法能够较好地提取出单向阀的早期故障特征信息。
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| 关 键 词： | 单向阀 随机共振 粒子群 DEMD 早期故障 |
Early Fault Diagnosis of Check Valve with Adaptive Stochastic Resonance and DEMD |
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