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电机轴承的健康状态直接影响电机安全、稳定运行。针对电机轴承故障诊断问题,以故障信号可视化和特征自提取为目标,将深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)与对称点模式(Symmetrized Dot Pattern,SDP)变换相结合,提出了一种轴承故障可视化及智能诊断方法。首先基于SDP变换将原始轴承振动信号进行可视化表示,基于最大面积函数选择最佳的SDP参数以通过高分辨率图像清晰区分不同轴承状态,并生成相应的轴承故障SDP图像库;然后采用深度置信网络作为数据训练模型以实现故障特征自提取;最后由位于DBN算法模型后的分类器实现轴承故障的有效诊断。实验结果表明,该方法不仅分类率达到98 %以上,而且具有较好的泛化能力和稳定性。该方法为电机轴承故障可视化和智能诊断提供了一种新思路。 相似文献
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为了解决航空发动机的整机振动分析问题,提出一种基于谐波小波的振动信号分析方法。首选对振动信号进行谐波小波变换,得到信号的时频表示;根据时频图提取信号特征,得到信号的特征频率;根据与基频信号的对比,识别发动机的振动故障类型。实验结果表明,该方法可以准确地识别出发动机的三种典型振动故障。与传统基于小波分析方法相比,基于谐波小波的方法具有更准确的振动故障特征识别能力,适用于振动信号的分析。 相似文献
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铁心松动是高压并联电抗器长期振动效应下的主要机械故障之一,利用单点振动信号分析法对其进行缺陷诊断存在测点选择困难、数据不具备典型性等缺点,而利用振动传感阵列可有效避免以上问题。介绍了基于质量?弹簧模型的并联电抗器铁心振动机理,通过高压并联电抗器振动测试平台,确立了高压并联电抗器油箱振动形态测试方案,得到各个频率分量下高压并联电抗器油箱表面的振动形态,分析了电压和铁心松动对高压并联电抗器油箱表面基频振动形态的影响。借鉴图像形态学中纹理特征的提取方法提出了一种基于振动强度共生矩阵的特征提取算法,以铁心处于紧固状态和不同松动状态下的 10 kV 并联电抗器模型为算例,验证了所提算法的有效性。 相似文献
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针对旋转机械故障振动信号的非平稳性特征,提出了一种基于多分辨Hilbert边际谱变换的旋转机械故障诊断方法.Hilbert-Huang变换是一种新的自适应信号处理方法,通过经验模态分解方法(EMD)可以获得一系列固有模态函数(IMF),通过对故障信号的多阶IMF分量进行边际谱分析,提取旋转机械故障信号.实验结果表明,基于多分辨Hilbert边际谱的变换能够有效地提取旋转机械故障特征. 相似文献
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非线性小波变换在故障特征提取中的应用 总被引:7,自引:0,他引:7
经典小波变换在不同尺度采用一种小波基 ,不能很好地匹配信号的局部特征 ,因而造成降噪信号丢失了原始信号中部分的有用信息。为了克服上述缺陷 ,提出了一种基于第二代小波变换的非线性小波变换振动信号预处理方法 .应用第二代小波变换的预测器和更新器相互独立的特点 ,根据预测方差最小的选取原则 ,确定每个变换样本的最佳预测器 ,使预测器能够适应信号的局部特征。模拟数据和振动信号的分析表明 ,该方法克服了传统小波降噪方法局部信息丢失的缺陷 ,不仅可以有效地去除信号中的噪声 ,而且能够保留信号的局部特征。作为一种预处理方法 ,在某发电厂的故障诊断中有效地从振动信号中提取了故障特征。 相似文献
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鉴于特种设备的特殊性,其故障的检测尤为重要,而检测特种设备振动信号是发现故障的一种重要手段,基于此种原因,本文提出基于稀疏自适应S变换特种设备故障振动信号检测方法。从特种设备的振动信号时频特征出发,通过稀疏自适应S变换提取特种设备振动信号时频特征图;构建深度卷积神经网络模型,将经过稀疏自适应S变换提取的时频特征图作为网络模型输入样本,经深度学习后,完成特种设备故障振动信号检测,获取设备故障诊断结果。实验结果表明:该方法提取到振动信号特征较好,可清晰表达故障频率,特征表达能力强;可明确检测出特种设备故障发生时间以及故障原因,且检测准确率高。 相似文献
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针对基于振动信号故障诊断存在的接触式测量弊端及传统声学故障诊断只反映部分声学信息问题,将近场声全息技术引入故障诊断克服该缺陷。基于LabVIEW平台开发出的非接触式机械故障诊断系统,利用近场声全息重建机械声源面附近声压场,得到可视化声源的声像图;从声像图中提取反映声场空间分布的灰度共生矩阵特征,结合支持向量机模式识别实现智能故障诊断。该系统具备智能诊断测试、声源可视化、数据分析等功能,操作方便,可用性强。通过对齿轮箱故障诊断,正确率达97.3%。与传统声学诊断方法的对比,证明该系统可靠、实用。 相似文献
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S变换时频谱SVD降噪的冲击特征提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了从滚动轴承故障振动信号中提取出冲击特征,以进行轴承故障诊断,提出基于S变换时频谱奇异值分解(SVD)的信号降噪方法。S变换是一种信号时频表示方法,适合于处理与分析非平稳的冲击特征信号。在SVD降噪过程中,数据矩阵由信号的S变换谱系数构成;奇异值序列的置零阈值位置坐标可由奇异值差分谱最前面部分峰值群的最后一个峰值点序号来确定。最后对降噪的数据矩阵进行S逆变换,获得信号的时域冲击特征。仿真研究表明,基于S变换时频谱的SVD降噪方法可以成功地从低信噪比信号中提取出周期性的冲击特征。将本方法用于处理与分析滚动轴承故障振动信号,根据所提取出的冲击特征出现频率,能够方便有效地实现轴承相关故障的诊断。 相似文献
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为了对风力发电机组中最容易发生故障的核心部件齿轮箱进行故障诊断,提出基于小波包变换和BP(Back Propagation)神经网络的齿轮箱故障诊断方法。首先,根据齿轮箱工作时的振动信号特性,通过小波包变换方法对振动信号进行去噪、分解与重构,有效提取不同故障下各频段能量的故障特征;其次,将提取的能量故障特征输入至BP神经网络诊断系统中进行识别,实现故障的智能诊断。通过试验证明了该方法的有效性。 相似文献
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Gabor变换在声发射信号特征提取中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
机械故障或损伤引发的声发射(AE)信号由高频突发脉冲信号和长周期准平稳噪声信号组成,Gabor变换特有的时频局域化特性适于描述其时频特征.通过分析典型AE信号及其特征提取,将Gabor变换引入到声发射故障诊断领域,并提出了AE信号的Gaber变换分析法.通过理论分析和仿真,比较了Gabor变换和Wigner-Ville分布(WVD)提取AE信号特征的效果.研究了Gabor变换在强噪声背景下的抑噪能力,并给出了AE信号Gabor变换窗长的选取方法,从而有效克服了Gabor变换只用一个固定窗分析多尺度信号的缺陷.将Gabor变换用于声发射检测的滚动轴承损伤类型及部件的识别,诊断结果十分直观、清晰、准确.仿真分析和实验研究均表明了Gabor变换能有效提取AE信号的特征,为AE信号的波形分析开辟了一条有效的途径. 相似文献
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滚动轴承故障信号是一种典型的周期性冲击信号,如何从含有强噪声的振动信号中有效的提取出冲击特征信号是轴承故障诊断的关键。基于数学形态学理论,本文提出了一种自适应多尺度形态梯度变换(AMMG)方法,它能够在有效抑制噪声的同时很好的保留信号的细节。仿真信号和实测轴承故障信号的分析结果表明,与常用的包络解调分析和近来提出的另一种基于数学形态学的形态闭变换方法相比析,自适应多尺度形态梯度变换具有更强的噪声抑制和脉冲提取能力,并且计算简单、快速,为滚动轴承故障特征提取提供了一种有效的方法。 相似文献
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《振动与冲击》2019,(24)
为提高故障识别诊断的精确度和实时性,有效解决内燃机多分量、非平稳振动信号特征提取困难的问题,提出一种基于改进局部二值模式(ILBP)与双向二维主成分分析(TD-2DPCA)的内燃机振动信号可视化故障识别诊断方法。针对传统时频方法在分析内燃机振动信号中,存在时频分辨率低及交叉干扰项的问题,将经验小波变换(EWT)与同步压缩小波变换(SST)应用到内燃机振动信号的时频图表征中;利用ILBP提取图像的纹理特征,并对ILBP图谱采用TD-2DPCA降维,将降维后的编码矩阵向量化后得到图像的特征参数;通过支持向量机(SVM)和最近邻分类器(NNC)分别特征向量进行训练、测试,实现内燃机的故障识别诊断。在内燃机气门间隙故障8种工况下缸盖振动信号的识别诊断试验中,均得到较高的分类精度;通过参数的合理优化,在保证了分类速率的同时,最高识别率达到96.67%,对比其他方法,充分表明该方法在内燃机故障诊断中的有效性。 相似文献