文档名：基于多源变分模态分解的回转支承退化信号增强与重构
针对回转支承低速重载、工况恶劣从而带来退化信号微弱以及受环境噪声影响较大的特点,提出了优化传感器布局后的多源变分模态分解(Multi-SourceVariationalModeDecomposition,MSVMD)信号增强与重构方法.该方法使用多通道采集振动信号,经改进后的变分模态分解算法得到多源多模态信号,利用峭度以及信噪比指标筛选重构最佳模态信号组(OptimumModeSignalGroup,OMSG),考虑到不同模态信号均包含一定程度的退化信息,因此对最佳模态信号同时进行信号处理提取增强后的退化指标.将该方法应用到回转支承全寿命加速疲劳实验中,结果表明多源变分模态分解能够增强退化信号,有效提高健康评估精度.
作者：丁鹏王华洪荣晶
作者单位：南京工业大学机械与动力工程学院,南京211816
母体文献：2018年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十六届全国设备故障诊断学术会议、第十八届全国设备监测与诊断学术会议、2018年全国设备诊断工程会议论文集
会议名称：2018年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十六届全国设备故障诊断学术会议、第十八届全国设备监测与诊断学术会议、2018年全国设备诊断工程会议
会议时间：2018年8月1日
会议地点：内蒙古包头
主办单位：中国机械工程学会,中国振动工程学会,中国设备管理协会
语种：chi
分类号：
关键词：回转支承 健康评估 退化信号 信号增强 多源变分模态分解
在线出版日期：2021年12月15日
基金项目：
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