動力工程經驗模式分解法結合相關積分法的離心風機喘振先兆辨識，可以大量節(jié)省計算時間。相關積分值反映在重構的m維相空間中為兩點之間距離小于R的點對在所有點對中所占的比例。

　　2根據相關積分值意義的距離取值原則相關積分法的基礎是狀態(tài)空間的相重構理論，有效進行相空間重構是正確刻劃系統動力學特征的前提。最小嵌入維數的確定和延遲時間的選擇直接影響了重構相空間與原動力系統是否拓撲等價。C-C方法具有容易操作、計算量小和對小數據組可靠的優(yōu)點，故本文采用C-C法選取時間延遲s和嵌入維數m，距離根據本文提出的算法確定。

　　利用OP算法計算關聯維數時，相關積分算式（1）中距離必須在某個適當范圍內取值以保證吸引子的維數d與累積分布函數C（r）滿足對數線性關系，BDS數學統計結果表明f　　對風機正常工況和喘振工況出口壓力的兩點距離序列進行統計，結果表明：機組處于平穩(wěn)運行工況時兩點距離序列的樣本點比較集中，相關積分值較大；機組處于非平穩(wěn)運行工況時兩點距離序列的樣本點分布范圍較廣，相關積分值較小。由此可見，兩點距離序列的分布可以作為確定距離的依據。分析相關積分算式可得出如下結論：00 <1；②相關積分值等于兩點距離序列中小于距離R的點數和兩點距離序列中總點數之比。將兩點間距離序列的元素從小到大排列構成新的序列/，依據兩點間距離序列中總點數（N（N-1）/2）和平穩(wěn)時的相關積分值（取為0.9772），可確定小于r的點的個數n，故可以XC，中的第n點為距離。本距離取值算法無需計算兩點間距離序列的數學期望和均方差，計算量小，并且避免了假設所產生的計算誤差，在風機氣動不穩(wěn)定監(jiān)測中的應用表明該算法是合理而有效的，優(yōu)于所提出的距離取值原則。

　　3EMD法的喘振脈動波形信號提取某離心風機。從中可以清楚地看出過渡從釁階段風機出口壓力的脈動過程，說明通過EMD分解提取出了喘振信號的瞬時特征。由小波分析的多分辨率分析理論，可以確定喘振的頻率在多分辨率分析過程中的信號主要集中在ca4頻段，ca4波形如中b線所示。小波分解經過一層分解之后的數據量減半，時域分辨率也降低一半，而EMD分解在分解過程中數據量和時間分辨率均不降低，所以盡管二者反映的趨勢相似，但a的時間分辨率高，波形非常光滑，而b則由于時間分辨率低，波形呈鋸齒狀。

　　喘振前期信號的小波分解4EMD法結合相關積分法的辨識方法盡管EMD分解出的與喘振頻率對應的IMF4分量可以清楚地反映出過渡階段風機出口壓力的脈動過程，但無法定量判斷喘振先兆出現的確切時刻。

　　為了驗證相關積分法對喘振先兆是否有效并研究而喘振和相關積分值的關系，本文分別對未經預處理的信號和IMF4分量進行相空間重構，計算各滑移窗的相關積分值，依據這些值繪制反映風機內部流場流動規(guī)律的相關積分曲線；根據相關積分曲線及相關積分值序列判定相關積分值持續(xù)下降的起始時刻，并以該時刻作為喘振先兆出現的時刻。根據Takens定理，如果原吸引子的維數為d，延遲坐標的維數m 1即可，為了保證計算的可靠性相空間重構時，選擇較小的嵌入維數m.中（b）和（c）線分別為未經任何預處理的信號的相關積分曲線和EMD分解出的與喘振頻率對應的本征模態(tài)函數IMF4分量的相關積分曲線?？梢钥闯?，隨著壓氣機從穩(wěn)態(tài)向喘振過渡，相關積分值漸次減少，喘振前x（t）的前四個IMF分量ca4和c4波形對比和喘振中相比較，存在相關積分值的突變。由IMF4得到的相關積分曲線反映離心風機的性能變化更為明顯，進入喘振前和進入喘振后相關積分數值變化更大。這說明本方法計算可靠且對噪聲不敏感，而相關積分法在嵌入維數較低時其抗噪性較差。根據本方法的計算結果，本實驗數據所對應的最先喘振時刻約為7.17s，完全進入喘振的時刻約為8.44s.綜合CI-910多功能頻譜分析儀、W8100E轉子系統檢測儀等儀器的監(jiān)測信息所得出的結論很好驗證了本方法的有效性。

　　相關積分曲線對比5結論本文探索了利用經驗模態(tài)分解和相關積分法分析離心風機中的喘振信號。分析結果表明本文所提出的EMD結合相關積分判定喘振先兆的辨識方法是有效的，并可得到以下結論：EMD方法可有效濾除壓力信號中的噪音，所分解出的模態(tài)分量可清楚反映風機穩(wěn)態(tài)向喘振過渡時出口壓力的脈動；隨著壓氣機從穩(wěn)態(tài)向喘振過渡，相關積分值漸次減少，喘振前和喘振中相比較，存在相關積分值的突變，EMD分解出的模態(tài)分量的相關積分曲線將這種規(guī)律表現的更為明顯，且在發(fā)現喘振先兆的時間上有所提前。