【摘 要】
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以气动薄膜控制阀气室气密性故障为研究对象,首先对控制阀阀位响应信号进行希尔伯特-黄变换,通过经验模态分解方法检测故障的发生及发生时刻;其次分析了分解所得各阶模态及其
【基金项目】
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国家自然科学基金(61174108);国家科技重大专项(2018ZX06005002-003-001)
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以气动薄膜控制阀气室气密性故障为研究对象,首先对控制阀阀位响应信号进行希尔伯特-黄变换,通过经验模态分解方法检测故障的发生及发生时刻;其次分析了分解所得各阶模态及其能量占比特性,获得了气动控制阀气室气密性故障类别和强度的在线诊断;最后通过模型仿真和实体阀实验验证了文章提出的检测及诊断方法的有效性和实用性;研究首次将希尔伯特黄变换信号分析方法引入到非周期、非平稳过程故障诊断中来,完整的实现了气动控制阀气室气密性故障的检测、诊断和强度识别。
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