陈建国

（大连大学 机械工程学院，辽宁 大连 116622）

CICA-EMD方法在转子复合故障中的研究

陈建国

（大连大学 机械工程学院，辽宁 大连 116622）

提出了一种约束独立分量分析（constrained independent component analysis，简称CICA）与EMD（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）方法应用转子复合故障分析，首先利用相空间重构获得多维信号，然后对其进行EMD方法获得转子复合故障信号的EMD重构信号，然后根据转子复合故障中某一故障的特征信息构建参考信号，再用CICA方法提取复合故障的各自故障成分，从而获取转子复合故障的各自故障特征信息，从而判定转子复合故障。将此方法应用于转子试验台复合故障信号分析，成功的获取了转子复合故障，验证了此方法的有效性。

独立分量分析；约束独立分量分析；经验模式分解；复合故障

0 引言

在电动机、发电机、通风机、汽轮机、水泵等旋转机械中，转子是主要的传动部件，也是最容易发生故障的部件。国内外学者对此展开了深入的研究，取得了对转子故障分析的多种成熟方法。但是对于转子运转中，往往会出现多种故障并存且相互耦合的现象，从而传统方法不能全面的识别转子的复合故障成分。独立分量分析(Independent Component Analysis 简称ICA)方法是 90年代发展起来的一种新处理方法[1]。在机械故障诊断中 ICA经常用来分离多通道信号中的单个振源信号，对单个振源信号进行分析，确定其是否发生故障。但是由于受到机组结构的影响，工程采集的为单通道信号，并且机组的振源过多，环境干扰强的原因，单纯的运用 ICA方法往往获取不到理想的振源信号。……