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基于分形和小波包理论的滚动轴承故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高滚动轴承故障分形诊断的准确性,利用仿真信号对不同数据长度和不同信噪比下信号的盒维数和关联维数的差异进行对比,发现两种分形维对不同信号具有不同适应性;利用基于小波包分解能量图的特征信号强化技术,突出含噪轴承振动信号的故障信息特征,并对消噪前后振动信号盒维数进行计算和对比。分析结果表明,分形盒维数比关联维数更适用于分析含噪较重的信号;滚动轴承故障振动信号盒维数小于正常信号盒维数;相比原始信号,经小波包提取后不同类型故障振动信号的盒维数区分更为明显,诊断结果更加准确直观。 相似文献
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采用小波包分析的方法对滚动轴承振动信号进行处理,提取滚动轴承特征信号,进一步应用混沌与分形方法研究了故障信号的混沌性,通过计算信号混沌特征量—关联维数,找出了内圈、外圈及滚动体状态信号在正常状态、轻微磨损状态、中度磨损状态、严重磨损状态下关联维数对故障状态的反应。实验结果印证了混沌方法用于研究该类型故障信号的可行性。 相似文献
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准确快速的诊断并解决机械设备中的常用组成部件滚动轴承的故障对机械设备和生产至关重要。为了对滚动轴承进行准确的智能诊断,将EMD分解、分形理论和神经网络有机结合,通过运用EMD对信号进行提取和分解,得到其IMF分量,然后画出各IMF分量的关联积分双对数曲线图并从中得出信号的关联维数,借助关联维数并运用RBF神经网络对轴承的状态进行分类和识别,达到智能诊断的目的。实例分析表明EMD分解、分形理论和RBF神经网络相结合能够有效的减少非线性分量对故障信号的干扰并准确识别滚动轴承的故障类型,证明了三者结合的智能故障诊断有效可行。 相似文献
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针对滚动轴承早期故障振动信号信噪比低、单一故障特征难以实现在整个复杂非线性状态空间上准确分类的局限,提出了基于本征时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition,简称ITD)和分形模糊熵的轴承早期故障智能诊断方法.首先,利用改进的ITD方法将包含大量背景噪声的非线性非平稳振动信号自适应地分解为不同频段的合理旋转(proper rotation,简称PR)分量;然后,提取蕴含故障信息的PR分量的分形维数和模糊熵,组成联合特征向量;最后,采用适合小样本模式识别的最小二乘支持矢量机(least squares support vectors machine,简称LSSVM)方法对故障类型进行分类.通过4种运行状态的滚动轴承实验表明,该方法能有效性地应用于滚动轴承早期故障智能诊断. 相似文献
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利用小波技术对发动机曲轴轴承振动信号进行分解,对特定层的信号进行重构,并计算重构信号的分形维数,来实现发动机曲轴不同技术状态下特征提取。实验结果表明,特定频率带振动信号的分形维数更能敏感反应发动机曲轴轴承技术状态,它可以作为诊断发动机曲轴轴承故障的一个重要特征量。 相似文献
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基于FrFT-FD和KPCA模拟电路故障特征提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为获得有效的故障特征信息,提出一种基于分数阶傅里叶变换分形维的模拟电路故障特征提取方法。首先,把原始数据空间中的特征数据映射到不同的分数阶空间,分别计算不同分数阶次下故障响应信号的分形维数;然后,采用核主元分析进一步对候选特征实施降维;最后,将优化后的特征向量作为故障特征,利用神经网络进行分类诊断。仿真结果表明,本方法能很好地获取不同故障响应信号的细微差异,增强不同故障模式的可分性,提高故障诊断准确率。 相似文献
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多重分形方法在耦合故障诊断分类中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
运用多重分形理论,提出广义维数最小二乘法的计算公式,对实测的时域信号进行了广义维数计算,得到广义维数序列值,并从广义维数中获取盒维数、信息维数、关联维数以及敏感维数。对故障样本进行功率谱分析、广义维数计算分析,找出谱能量与分形维数的关系,对用分形维数分析故障的强度提供了依据。另外运用广义维数序列和数学方法相结合提出分形诊断分类方法,用广义维数最大相关系数和广义维数序列单值优化逼近原理方法,对待检信号的耦合故障分别进行了试验数据与理论响应模拟数据的诊断、识别分类,收到了良好的一致效果。通过对转子系统故障诊断的实例说明从广义维数中提取的各分形维数都能较好地对故障状态进行诊断、识别;且耦合故障的分形诊断分类方法具有较好的实效性。 相似文献
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针对风电机组滚动轴承振动信号通常具有非线性和低信噪比的特点,提出一种基于形态学多重分形(morphological multi?fractal, 简称MMF)和改进的灰色关联分析(improved grey relational analysis, 简称IGRA)的滚动轴承故障诊断方法。首先,通过信号质量指数研究了轴承振动信号的多重分形特性;其次,利用形态学方法计算轴承各种状态广义维数与多重分形谱的参数,并分析了各个参数对轴承运行状态的反映能力,选取能够有效区分轴承状态的参数作为故障特征量;然后,引入离差最大化加权对经典的灰色关联模型进行改进,提升了信息的利用率以及模型的可靠性;最后,利用改进的灰色关联分析实现了滚动轴承的故障诊断。通过仿真分析和应用实例对该方法的有效性进行验证,结果表明该方法能准确识别轴承故障类型,较传统方法准确率更高,运算时间更短,适合解决实际工程问题。 相似文献
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《仪器仪表与分析监测》2018,(4)
声振信号承载着断路器操动过程的机械传动信息,准确提取其特征是断路器机械故障诊断的前提。针对断路器分闸操动的几种典型故障,提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition, LMD)和图像分形处理相结合的断路器机械故障诊断方法。首先将声振信号进行小波软阈值去噪处理,然后利用LMD获得PF分量,由归一化能量确定包含主要信息的PF分量,并分析PF主分量时频谱纹理分布特性,最后提取时频谱的分形盒维数作为故障特征。实验表明:断路器不同故障类型下声振信号主分量的时频谱分形盒维数分别处于不同范围内,盒维数特征构成的坐标向量与断路器故障类型之间一一对应。 相似文献
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旋转机械动态特性的分形特征及故障诊断 总被引:5,自引:0,他引:5
运用多重分形理论,提出广义维数最小二乘法的计算公式,对实测的时域信号进行了广义维数计算,得到广义维数序列值,并从广义维数中获取盒维数、信息维数、关联维数以及敏感维数,对故障样本进行广义维数计算分析,找出用分形维数分析识别故障的依据。此外,运用广义维数序列和数学方法相结合提出分形诊断分类方法,用广义维数最大相关系数和广义维数序列单值优化逼近原理方法,对待检信号的耦合故障分别进行了试验数据与动态振型数据的诊断、识别分类,收到了良好的一致效果。通过对转子系统故障诊断的实例说明从广义维数中提取的各分形维数都能较好地对故障状态进行诊断、识别,且耦合故障的分形诊断分类方法具有较好的实效性。 相似文献