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基于89052提升机同步电动机微机励磁装置的设计

 

提升机改进的EMD    

针对以上提出的模态混叠、端点效应及虚假IMF分量的缺陷,提出采用集合经验模式分解(ensembleempirical mode decomposition } EEMD)方法改善模态混叠现象,利用镜像边界延拓与灰色预测模型延拓方法相结合来抑制端点效应,其后采用相关系数法剔除假IMF分量。    

(1) EEMD算法是Zhaohua WuHuang提出的一种噪声辅助的数据分析方法[[IS],可以在不影响EMD自适应性的前提下减少模态混叠对EMD分解结果的影响。EEMD分解过程为:将高斯白噪声与原始信号叠加后进行多次EMD分解,由于高斯白噪声具有频率均匀分布的统计特性,使得不同尺度的信号成分自动分布到合适的参考尺度上,从而降低各IMF分量的模态混叠程度;并且由于零均值噪声的特性,经过足够多次平均运算处理后所加入的高斯白噪声将相互抵消,原始信号得到还原。    

在应用EEMD方法时,有2个重要参数需要考:首先,对于所加入的高斯白噪声的幅值选取十分重要,如果幅值过小,可能不足以引起信号局部极值点的变化,使得白噪声的加入对EMD无作用;如果幅值过大,则会产生过多虚假IMF分量,使分解误差增大,甚至淹没原始信号特征使分解失真。其次,随着分解次数的增加所加入白噪声的幅值会随之降低,理论上,分解次数越大则分解误差越小,但是过大的分解次数代价是计算效率的降低,故应选取适当值。Huan建议所加入白噪声的幅值可以由原始信号的标准差乘以一个系数(一般取0. 2)来确定,信号中高频成分多时系数适当减小,反之则适当增大。分解次数可通过设置分解误差来确定。    

(2) 抑制端点效应多采用在原始信号两端通过一定方法增加信号长度,经HHT变换后再从结果中除去延长部分方法。目前所提出波形延拓、神经网络延拓、支持向量回归预测及边界极值延拓等方法,在一定程度上消除了端点效应的影响,但仍存在局限J险。本文提出利用灰色预测模型与镜像延拓相结合的方法来抑制端点效应。根据被分析信号的特性,考虑到其发展过程与各影响因素是一种灰色不确定性关系,选取灰色动态预测模型GM对信号进行延拓,此方法具有要求样本数据少、原理简单、计算量小、可检验等优点。具体延拓过程如下:    

    ①以信号左端延拓为例,取靠近左端点处的5个极大()值组成原始序列,建立原始信号   

②先用原始序列建立的cM(I,I>模型预测得到一个值,然后把这个值加入到原始序列中,同时剔除一个较远端数据,以新的原始序列重复步骤①,再预测下一个数值,循环进行直至达到要求的预测精度。为满足信号延拓要求,需要对数据极大值和极小值分别预测两个值。    

③对信号右端进行相同处理,其后将延拓得到的端点值与原信号连接起来形成新的信号序列。在此基础上应用镜像延拓法,以预测得到的各端点作为镜像点进行延拓,从而得到较理想的延拓数据。    

(3) EMD分解后得到的各IMF分量中,真实IMF分量与原始信号在理论上满足正交性,具有较大的相关系数,而虚假IMF分量与原始信号相关系数较小。因此,可通过计算IMF分量与原始信号的相关系数来识别并剔除虚假IMF分量。

(4) 2改进EMD方法的信号消噪分频处理    

运用改进的HHT方法对原始信号进行处理流程如图1所示,其步骤包括:提升机

结论    

(1)多绳摩擦提升机主轴装置轴承处水平振动信号中蕴含了提升载荷的一些特征信息。    

(2)提出了一种改进的经验模态分解方法,仿真结果表明此方法改善了原始EMD方法存在的模态混叠、端点效应以及虚假IMF分量问题,快速准确的得到了有效IMF集,可用于其他类型信号的消噪分频处理。    

(3)利用固有模态函数的能量值、方差贡献率与能量矩从能量大小、权重及分布3方面相结合作为提升载荷的主要特征,可以更好地反映提升载荷与振动信号的对应关系。    

(4)特征提取是提升载荷识别和诊断中的重要一环,本文提出的方法可以在不改变提升主轴系统结构,不影响提升机正常运行的前提下有效提取多绳摩擦提升机提升载荷特征,可作为进一步建立提升载荷识别模型的依据,为提升载荷定量识别与监测提供了新思路。

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点击次数:  更新时间:2020-06-09 10:33:56  【打印此页】  【关闭
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