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基于EMD-LS-MFDFA法的离心泵异常振动识别

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为探究离心泵地脚螺栓松动引起的非线性非平稳故障特征,利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposi-tion,EMD)提取信号趋势项,采用最小二乘(Least Squares,LS)对趋势项进行优化拟合的思路,对多重分形去趋势波动分析法(Multi-Fractal Detrended Fluctuation Analysis,MFDFA)进行优化,提出一种新的离心泵信号分析法.该分析法通过提取离心泵在正常和地脚螺栓松动状态下实测的泵壳振动信号、电机壳振动信号、扭矩信号,进行特征分析.实验结果表明,离心泵故障信号多重分形特征更为明显,提取的特征参数能够有效区分离心泵正常信号和地脚螺栓松动引起的各类故障信号.此外,通过分析特征参数的均值及均方差值,说明松动状态下会对离心泵造成较大的影响,对电机等部分产生相对较小的影响.
Identification of abnormal vibration of centrifugal pump based on EMD-LS-MFDFA

梁兴、罗远兴、邓飞、胡凤城

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南昌工程学院江西省精密驱动与控制重点实验室,江西南昌330099

离心泵 故障特征 振动识别 EMD-LS-MFDFA

江西省教育厅科学技术研究项目江西省教育厅科学技术研究项目国家自然科学基金南昌工程学院研究生创新基金

GJJ170988GJJ21194151969017YJSCX202018

2022

南昌工程学院学报
南昌工程学院

南昌工程学院学报

影响因子：0.272
ISSN：1006-4869
年,卷(期)：2022.41(4)
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