振动与冲击

作者：陶然、，许有才、，邓方华、，郭澍，李新仕，苟敏，李琨，王华

单位：1.昆明理工大学，昆明 600500；2.云南省特种设备安全检测研究院，昆明 650228

关键词：电梯导靴；奇异值分解；局部均值分解；模态混淆；特征提取

针对局部均值分解（Local Mean Decomposition, LMD）方法提取电梯导靴振动信号的故障特征分量时存在的模态混淆现象，本文提出了一种基于奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）优化局部均值分解（Local Mean Decomposition, LMD）的电梯导靴振动信号故障特征提取方法。该方法首先以奇异值贡献率原则构造原始信号的Hankel矩阵，采用SVD对Hankel矩阵进行分解；然后将曲率谱原则与奇异值贡献率原则相结合对奇异值进行选择，将包含主要故障信息的奇异值进行逆重构，得到剔除噪声信号与光滑信号的突变信号；最后利用LMD方法对突变信号进行故障特征提取，得到能够突出原始信号振动特征的故障特征分量。实例结果表明该方法有效改善了LMD的模态混淆现象，更准确地提取了振动信号的故障特征分量。<br>

来源：2017年第22期

《振动与冲击》期刊编辑部

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