附件C：譯文

EEMD方法在旋轉(zhuǎn)機械中轉(zhuǎn)子故障診斷的應(yīng)用
YaguoLei _, ZhengjiaHe,YanyangZi
西安交通大學(xué)制作系統(tǒng)工程國家重點實驗室，中國西安咸寧西路28號，郵編710049

摘要：
基于實驗的模式分解（EMD）是對非線性和非靜止信號的自適應(yīng)分析方法。它能夠把復(fù)雜的信號分解成基于信號的本地時間尺度的IMFs的集合。EMD分析方法已經(jīng)引起相當(dāng)大的重視程度，并且最近被廣泛的運用于旋轉(zhuǎn)機器的故障診斷。但是，由于模式的混合，它不能確切的顯示信號的特有信息。為了緩解在EMD中的模式混合的問題，整體基于實驗的模式分解（EEMD）應(yīng)運而生。用EEMD方法，具有真正物理意義的成分可以從信號中提取出來。使用EEMD的一些優(yōu)點，這個報告提出了一個新的基于EEMD的旋轉(zhuǎn)機器的故障檢測的方法。首先，用一個模擬信號去測試基于EEMD方法的功能，然后這個提出來的新方法被用在一個有摩擦影響的發(fā)電機和一個早期有摩擦影響的重型石油催化裂化機械設(shè)備，最后，通過比較用EEMD和用EMD得到的結(jié)果表單，被提出來的基于EEMD方法的優(yōu)越性通過提取旋轉(zhuǎn)機器的錯誤特征信息就被證明了。

關(guān)鍵字：
整體基于實驗的模式分解 實驗?zāi)Ｊ椒纸?固有模式方程 旋轉(zhuǎn)機械 故障診斷

1引言
在機械裝備中，旋轉(zhuǎn)機械覆蓋了很大的范圍，并且在工業(yè)應(yīng)用中扮演著很重要的較色。隨著科技的高速發(fā)展，現(xiàn)代工業(yè)中的旋轉(zhuǎn)機械越來越大，越來越精確，自動化程度也越來越高，而要找到它潛在的故障也變得越困難。因此，最近幾年提高可靠性的需求在旋轉(zhuǎn)機械的故障診斷中引起了廣泛的關(guān)注。因為摩擦信號帶有大量的表征機械裝備運行條件的信息，所以，在旋轉(zhuǎn)機械的故障診斷中，基于摩擦信號的處理技術(shù)是最重要的工具之一。通過信號處理技術(shù)，錯誤特征信息就能從摩擦信號中提取出來。然而，它也是對發(fā)展的一個挑戰(zhàn)，并且采用能夠從摩擦信號提取出準(zhǔn)確的故障信號的有效的信號處理技術(shù)。
傳統(tǒng)的信號處理技術(shù)包括時域分析和傅里葉變換，它們已被證明在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中是有效的。但是這些技術(shù)都是建立在過程產(chǎn)生的信號是靜止和線性的假設(shè)基礎(chǔ)之上的。當(dāng)對機械故障信號運用這些方法的時候，通常都會得到錯誤的信息，因為，自然的機械故障是非靜止的。為了處理這些非靜止的信號，微波轉(zhuǎn)換這樣的時域分析發(fā)已經(jīng)被應(yīng)用在旋轉(zhuǎn)機械的故障診斷上，并且在最經(jīng)十年得到越來越多的重視。但是非自適應(yīng)的微波轉(zhuǎn)換方法有他的確點，就是它的分析結(jié)果取決于基頻微波的選擇。這可能導(dǎo)致對檢測到的摩擦信號的主觀的先驗的假設(shè)。結(jié)果，與基頻微波的形狀吻合的很好的信號的特征才有可能大的系數(shù)值。其它特征的信號就被縮小或被忽略了。