Adaptive empirical mode decomposition for bearing fault detection

angleški

2016

letnik 62, nr. 5

analiza ovojnice   empirična dekompozicija oblik   funkcije lastnih oblik   Hilbert-Huangove transformacije   imenska frekvenca   odkrivanje napak na ležajih

Univerza v Ljubljani, Fakulteta za strojništvo
(Obvezni izvod spletne publikacije)

Članek predstavlja poskus izboljšanja učinkovitosti odkrivanja napak na nizkohitrostnih ležajih z adaptivno empirično dekompozicijo oblik (AEDO) v primerjavi z izvirno metodo EDO in analizo ovojnic. Izvirna metoda EDO se včasih ne izkaže najbolje, če so podatki močno obremenjeni s šumom ali z drugimi viri. Težave se še potencirajo, če v signalu dominirajo druge komponente in imajo signifikantne amplitude v bližini frekvenc dela signala, ki izvira iz napake. Metoda EDO v procesu ekstrahiranja funkcij lastnih oblik (IMF) odstranjuje nizkofrekvenčne komponente, dokler ne pride do ostanka, ki postane IMF. Dokler IMF ni najdena, se lahko torej odstrani tudi določen del signala napake in se nato pojavi v naslednjih IMF. Zato se lahko zgodi, da se energija signala napake razširi po več IMF in v tem primeru bo možnost zaznavanje lastnosti napak v katerikoli od teh IMF majhna. Po predlagani novi metodi se funkcije IMF ustvarijo tako, da ena od njih vsebuje večino energije signala napake.

11.12.2017