EMD分解与PCA融合的转子故障特征提取方法研究解析.ppt

兰州理工大学 EMD分解与PCA融合的转子故障特征提取方法研究 2012.1.5 兰州理工大学 报告内容 研究目标、内容和关键性问题 2 研究方法、路线及其实验方案 3 课题的创新性 4 相关工作积累 5 课题意义 1 兰州理工大学 课题意义 大型旋转机械状态监测与故障诊断的研究对于避免巨额的经济损失和灾难性事故的发生具有重要意义。 故障特征提取是限制故障诊断技术发展的瓶颈问题，特征提取的完善和正确与否,直接影响到诊断是否成功和诊断结果的准确性。 兰州理工大学 课题意义 传统的频域分析技术在处理非线性、非平稳信号时有严格的限制，然而大部分真实的信号都属于这个范畴。因此，时频分析技术是进行旋转机械故障特征提取的一个重要的方法 多通道信号采集，往往会导致特征提取的信息冗余, 特征维数扩张,故障诊断的实时性和效率低下。因而,有必要在进行故障模式分类前对高维数据进行有效压缩 兰州理工大学 研究目标、内容和关键性问题 实现基于 EMD分解和PCA特征压缩的转子故障特征提取算法 目标一 以PCA优化后的特征向量建立分类器 验证算法 目标二 利用Matlab、LabVIEW实现特征提取算法 目标三 兰州理工大学 研究内容 本课题以13通道双跨转子实验台上采集到的振动信号为研究对象，针对整个故障诊断过程中的特征提取、特征降维算法开展研究。 兰州理工大学 研究内容 信号采集 数据库 特征降维 机械设备 特征提取 故障诊断 维护建议 数据分类 兰州理工大学 拟解决关键性问题 如何选择EMD分解的IMF分量进行特征提取； 提取哪些包含足够故障信息的敏感特征进行特征压缩与融合； PCA的压缩维数的确定； LabVIEW2011平台上算法的实现。 兰州理工大学 研究方法、路线及其实验方案 提取正常、质量不平衡、动静碰摩、不对 中及油膜涡动5种转子运行状态的振动信号 运用EMD方法分解信号 提取主要分量的相关敏感特征，构建故障 特征集 运用主元分析方法对故障特征集进行数据 压缩与降维 测试该方法的有效性 1.研究方法 兰州理工大学 技术路线 兰州理工大学 实验方案 故障类型 转速(r/min) 备注 正常状态 900~4500 1. 测定一阶临界转速； 2. 模拟5种转子系统运行状态； 3. 转速从900开始取，每次增加200，到4500结束实验； 4. 临界转速附近以600冲过，且连续采集该过程数据。 油膜涡动 900~4500 质量不平衡 900~4500 转子不对中 900~4500 动静碰摩 900~4500 兰州理工大学 课题创新性 一 EMD与PCA结合的方法在转子故障特征提取中的应用 二 故障特征敏感度分析之后，对敏感特征进一步压缩与降维 三 基于LabVIEW的EMD特征提取和PCA数据融合算法在双跨转子实验台中的应用 兰州理工大学 相关工作积累 兰州理工大学 相关工作积累 兰州理工大学 相关工作积累 兰州理工大学 相关工作积累 兰州理工大学 相关工作积累 2012.01.05 兰州理工大学