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基于EMD分形维数的轧机主传动系统故障诊断方法研究

Study on Fault Diagnosis of Rolling Mill Main Drive System Based on EMD and Fractal Dimension

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【作者】 孟宗刘彬刘利晖于伟凯

【Author】 MENG Zong,LIU Bin, LIU Li-hui,YU Wei-kai(Electrical Engineering Institute Yanshan University,Qinhuangdao Hebei 066004,China)

【机构】 燕山大学电气工程学院燕山大学电气工程学院 河北秦皇岛066004河北秦皇岛066004

【摘要】 提出了一种基于EMD分解和分形维数的轧机主传动系统故障诊断方法.利用EMD方法对轧机主传动系统的振动信号进行分解,得到若干个基本模式分量,进一步求出包含主要故障信息的几个IMF分量的关联维数并计算它们的均方根值,作为判断轧机的故障状态和类别的特征量.实验分析表明,此方法达到了去除噪声的效果,同时增大了故障类别标准的判别距离,从而可以有效地判断轧机主传动系统系统的故障状态和故障类型.

【Abstract】 A fault diagnosis approach for main drive system of rolling mill based on EMD (Empirical Mode Decomposition) and fracta1 dimension was proposed. Firstly, EMD was used to decompose the vibration signal of complex machine into a number of intrinsic mode functions (IMF). The root-mean-square value of some IMFs’ fractal dimension which contains main fault information is computed, which is the characteristic parameter to judge the fault state and pattern of rolling mill. The experimenta1 results show that this method not only obtains the noise-reducing effect, but also enlarged the distinguish range of fault pattern. The fault state and pattern of rolling mill’s main drive system can be judged effectively by the value of root-mean-square.

【基金】 国家十五重大科技攻关项目资助(ZZ02-13B-02-03-1);河北省自然科学基金资助(603334)
  • 【文献出处】 电子器件 ,Chinese Journal of Electron Devices , 编辑部邮箱 ,2007年06期
  • 【分类号】TG333
  • 【被引频次】10
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