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基于改进LMD方法的故障转子振动分析
摘要
转子振动对机械系统的性能与寿命具有重要影响。传统的转子振动分析方法往往基于假设线性系统，难以描述非线性系统的动态特性；而改进LMD方法具有对非线性系统更加适用的优点。本文基于改进LMD方法，分析了转子振动故障问题，并从实验和仿真两个方面进行了研究。结果表明，改进LMD方法能够更完整地描述转子振动系统在故障时产生的多种振动模式，为故障诊断与预测提供了有力的工具。
关键词：改进LMD方法；转子振动；故障分析；非线性系统；振动模式。
Abstract
Rotorvibrationhasasignificantimpactontheperformanceandlifeofmechanicalsystems.Traditionalrotorvibrationanalysismethodsareoftenbasedontheassumptionoflinearsystems,whichisdifficulttodescribethedynamiccharacteristicsofnonlinearsystems.Theimprovedlocallylinearembedding-basedmodedecomposition(IMD)methodhastheadvantageofbeingmoresuitablefornonlinearsystems.BasedontheimprovedLMDmethod,thispaperanalyzestherotorvibrationfaultproblemandconductsresearchfrombothexperimentalandsimulationaspects.TheresultsshowthattheimprovedLMDmethodcanmorecompletelydescribethevariousvibrationmodesproducedbytherotorvibrationsystemduringfault,providingapowerfultoolforfaultdiagnosisandprediction.
Keywords:ImprovedLMDmethod;rotorvibration;faultanalysis;nonlinearsystem;vibrationmode.
1.引言
转子振动在各种机械系统中广泛存在，对其性能和寿命具有重要影响。因此，转子振动分析是机械工程领域的重要研究方向。传统的转子振动分析方法常基于假设线性系统，但实际中大部分转子系统都是非线性的，因此需要采用更适用于非线性系统的方法。
改进的局部线性嵌入基模分解（IMD）是一种适用于非线性系统的振动分析方法，它可以在不需要事先知道系统动态特性的情况下对振动信号进行分解，得到多个局部线性模态，从而更好地描述系统的动态特性。基于该方法，可以更准确地分析转子振动故障问题。
本文主要介绍了改进的局部线性嵌入基模分解（IMD）方法，并从实验和仿真两个方面进行了研究。通过实验测量了测试转子的振动信号，并采用IMD方法对其信号进行分解和分析，同时，还通过仿真分析来验证IMD方法的有效性。
2.相关背景
2.1转子振动分析
传统方法常采用频谱分析、小波分析等方法对振动信号进行处理，从而提取出转子的共振频率和振幅等信息。但这些方法往往基于线性系统，无法完全描述非线性系统的动态特性。
新的研究方向则针对非线性系统提出了一系列新方法，包括基于相空间重构的方法、基于复杂网络的方法、ICA方法等。其中IMD方法是一种新型的非线性振动分析方法，可以很好地处理非线性信号，并得到更完整的振动模式分解结果。
2.2改进的局部线性嵌入基模分解（IMD）方法
IMD是将经典的局部线性嵌入法（LLE）与基模分解（EMD）相结合的一种改进方法。其中，LLE是一种将高维数据映射到低维流形上的算法，可以对非线性系统的振动信号进行分析；EMD则是一种自适应方法，可以将非线性信号分解成若干个局部振动模态。
IMD方法将LLE和EMD结合起来，先利用LLE将信号映射为一组流形数据，再对每个流形数据进行EMD分解，从而得到多个局部线性振动模态，较好地描述了非线性信号的特性。IMD方法已被广泛应用于振动分析领域。
3.实验分析
为了验证IMD方法在转子振动分析中的应用价值，本文进行了一组实验。实验的数据来源为一个测试用转子，转子由两个驱动器驱动，通过传感器采集其振动信号，并将信号传输到计算机进行分析。实验分为如下步骤：
3.1数据采集
将测试用转子的振动信号通过传感器采集下来，存储为ASCII格式的数据。
3.2IMD分解
将采集的转子振动信号用IMD方法进行分解，得到多个线性振动模态。对于每个IMD分量