项目简介
项目名称
基于局部均值分解和盲源分离的旋转机械故障特征提取方法研究
项目批准号
51105323
学科分类
E050302
工程与材料科学部
_机械工程
_机械动力学
_机械系统动态监测、诊断与维护
资助类型
工程与材料科学
负责人
孟宗
依托单位
燕山大学
批准年份
2011
起止时间
201201-201412
批准金额
25.00万元
摘要
准确及时识别诊断旋转机械设备运行过程中萌生和演变的故障，对旋转机械安全运行，避免重大事故发生具有重要的意义。然而故障特征提取是目前制约旋转机械故障诊断技术的主要瓶颈。本项目以旋转机械为研究对象，对故障特征提取方法进行基础科学研究。具体内容包括：研究局部均值分解方法和盲源分离理论，并将二者相结合，提出一种基于局部均值分解的盲源分离方法，对混合观测信号进行局部均值分解，将时域中的一维混合观测信号映射到二维平稳时频表示，获得混合观测信号的时频分布，研究基于观测信号时频分布的盲源分离优化算法，实现源信号分离；将信息熵引入时频分析，给出局域时频熵的表示方法，建立基于源信号局域时频熵的故障特征提取方法，实现源信号故障特征提取；通过实验验证上述理论的有效性和可行性。本项目旨在建立一种新的旋转机械故障特征提取方法，对旋转机械故障诊断研究的发展具有重要科学意义，为旋转机械故障诊断技术奠定理论基础。
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