基于奇异值分解降噪与排序熵的涡旋压缩机故障特征提取方法

针对涡旋压缩机故障信号非平稳且非线性的特点,提出一种基于奇异值分解降噪与排序熵的涡旋压缩机故障特征提取方法。这一方法首先对原始信号进行奇异值分解,根据奇异值差分谱确定降噪阶次,并进行信号重构,得到降噪信号;然后提取降噪信号的排序熵特征值,基于此建立涡旋压缩机典型故障的排序熵特征模型。试验结果表明,通过这一方法得到的涡旋压缩机故障特征鲜明清晰,为其状态监测与故障诊断提供了依据。     

基于EEMD降噪和FFT的转子故障振动分析

针对转子产生故障时的振动信号受噪声干扰大、故障特征不明显这一难题,提出基于集合经验模式分解(EEMD)降噪和傅里叶变换(FFT)的转子振动信号分析方法。首先利用EEMD方法将原始故障信号分解成若干本征模态分量(IMF),然后计算各分量与原始信号之间的相关系数,筛选出有用分量并进行信号重构。最后对重构信号进行傅里叶变换(FFT)得到振动信号的特征频率。数值模拟和实验结果证明该方法的有效性和实用性。