[发明专利]基于集合经验模式分解的旋转机械轴心轨迹提纯方法

摘要

发明涉及到旋转机械状态监测和故障诊断技术领域，提出了一种基于集合经验模式分解(EEMD，Ensemble empirical mode decomposition)的旋转机械轴心轨迹提纯方法，可获得清晰的轴心轨迹图，以便于监测旋转机械的运行状态或进行故障诊断，包括如下步骤首先应用EEMD将信号分解成特征时间尺度由小到大排列的一系列固有模式函数(Intrinsic mode function，IMF)分量，然后根据先验知识选择相应的IMF分量重构信号，最后组合成提纯轴心轨迹。对旋转机械试验台转子轴心轨迹的成功提纯验证了该方法的可行性与有效性。该发明适用于旋转机械的状态监测以及故障诊断等领域。

主权项

一种基于集合经验模式分解的旋转机械轴心轨迹提纯方法，其特征在于：包括如下步骤：1)利用集合经验模式分解，将待分析的原始振动信号分解为特征时间尺度由小到大排列的多个固有模式函数分量；2)根据先验知识从固有模式函数分量中选择相应的固有模式函数分量重构信号；3)将固有模式函数分量重构信号组合成提纯轴心轨迹。