EEMD与能量算子结合的轴向柱塞泵故障特征提取方法

该篇论文标题为《基于EEMD和平滑能量算子解调的轴向柱塞泵故障特征提取》(2013年)，发表在《XXX》期刊上，doi为10.7495/j.issn.1009-3486.2013.01.005。文章针对液压泵振动信号中常见的调制现象，提出了一种创新的故障诊断方法。作者田海雷、李洪儒和许葆华，其中田海雷为主要研究者，其研究方向集中在装备状态监测与故障预测，他们的工作得到了国家自然科学基金项目的资助(项目号：51275524)。 文章的核心内容包括以下几点： 1. 方法介绍：首先，采用集总平均经验模态分解(EEMD)技术，这是一种非线性信号处理工具，能够分解复杂的振动信号为若干个平稳的本征模函数(IMF)，这些函数反映了信号的不同频率成分。 2. 特征提取：在EEMD分解的基础上，作者挑选包含主要故障信息的本征模函数，并通过能量算子解调技术进行包络解调。这种解调策略有助于分离出高频谐振带的包络成分，这是识别故障的关键特征。 3. 小波包应用：随后，作者运用小波包理论进一步分析各频带的能量，将其作为特征向量。小波包分解提供了更精细的频率分辨率，使得特征提取更为精确。 4. 优点展示：研究结果显示，这种方法有效避免了传统信号处理方法中的模态混叠问题，成功地从不同状态下获取了柱塞泵的特征向量。这表明该方法对于准确诊断轴向柱塞泵的故障具有很高的实用价值。 5. 关键词和分类：文章的关键词包括能量算子、EEMD、故障特征和柱塞泵，对应于中图分类号TH165和TN911，文献标志码A，文章编号1009-3486(2013)01-0043-05，表明了本文的研究领域和学术水平。 总结来说，这篇论文提供了一种有效的故障诊断策略，通过结合EEMD和能量算子解调，为轴向柱塞泵的故障特征分析开辟了新的途径，对液压系统的维护和故障预警具有重要的工程实践意义。