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针对轴承振动实时状态监控的需要,从符号动力学角度提出了符号聚合近似与Lempel-ziv复杂度(SAX-LZC)融合的振动监控参数。首先,以Logistic映射和Duffing方程为对象,从理论角度验证了SAX-LZC对动力学结构表征的准确性,并验证了该指标的抗噪能力和计算效率;其次,将SAX-LZC指标与信息熵、样本熵、多分段Lempel-ziv复杂度等动力学参数性能进行了综合对比;最后,从实验角度对轴承早期微弱异常进行了监测,并对轴承典型故障进行了特征提取。理论研究结果表明,SAX-LZC具有动力学结构表征准确、抗噪能力好、计算高效简洁等优点,克服了常规动力学参数工程应用能力弱的问题。实验研究结果表明,SAX-LZC对早期微弱异常有准确的监测,对不同种类故障具有较好的区分度,弥补了时域和频域对轴承微弱故障表征能力不足的缺陷,是一种轴承振动实时状态监控与故障特征提取的有效参数。 相似文献
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针对强背景噪声干扰下轮对轴承故障特征微弱、难以准确检测的问题,提出了一种自适应改进高斯拉普拉斯(improved Laplacian of Gaussian,简称ILoG)算子的微弱故障检测方法。ILoG算子滤波器具有优良的信号突变特征检测能力,将其用于轮对轴承故障信号的冲击特征检测,同时利用水循环算法(water cycle algorithm,简称WCA)的寻优特性,并行搜寻筛选最佳的ILoG算子影响参数,通过对参数优化后ILoG算子滤波后信号做进一步包络解调分析,提取出轮对轴承微弱的故障特征信息。对实际轮对轴承外圈和内圈故障信号分析的结果表明,该方法可以有效检测出轴承微弱故障特征频率,故障检测效果优于小波阈值和多尺度形态学差值滤波方法。 相似文献
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在传统滚动轴承故障诊断中,绝大多数方法采用了从振动信号提取特征的诊断模式,但是这种模式必然会使原始信号降维进而导致故障信息的丢失。卷积神经网络(CNN)通过权重共享和稀疏连接直接对原始信号进行操作,实现自适应特征提取,最大化保留故障信息。受CNN原理启发,开发出了一种基于工业振动信号特征的新型诊断框架,称之为混合时间序列CNN(HTS-CNN)。首先,利用估计总体比例的方法自适应确定模型训练样本数目;其次,通过对时间序列片段进行随机组合的方式,使模型能够提取非相邻信号特征;最后,利用Softmax激活函数在模型输出端执行多分类任务。通过对凯斯西储大学及CUT-2平台轴承数据进行分析,实验结果表明:该方法能够准确、有效的对滚动轴承故障进行分类。 相似文献
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针对滚动轴承早期故障的有效识别,提出了一种基于VMD瞬时能量与GA优化的RBF神经网络的滚动轴承故障诊断方法,可以有效对滚动故障做出诊断。首先,VMD将滚动轴承振动信号进行分解成合适数目的本证模态函数;其次,计算本证模态函数分量的瞬时能量并组成特征向量;最后,将特征向量输入到GA优化的RBF神经网络实现轴承故障识别。通过滚动轴承故障诊断实验对该方法进行验证。结果表明,该方法识别滚动轴承故障的准确率为96.43%,较默认参数的RBF神经网络和EEMD瞬时能量与GA-RBF神经网络有明显的提高,证明了所提方法的可行性。 相似文献
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采用3阶精度的迎风格式及2阶精度的中心差分格式,直接求解二维非定常N-S方程组,研究狭缝节流空气静压轴承压降恢复之后区域的流场特性。使用雷诺方程计算相同位置气膜中心处的流场状态,并与直接数值模拟方法的计算结果进行对比。结果表明:雷诺方程与N-S方程在计算域内计算结果基本一致,两者压力偏差为0.173%,速度偏差为1.217%;流场压力、密度沿气流方向逐渐减小,但在气膜方向几乎不变;流场速度、压力梯度沿气流方向逐渐增加,速度在流场出口处达到最大值;直接数值模拟方法得到了流场的温度变化,即整个流场的温度变化很小,温度整体呈上下高、中心低的分布,而雷诺方程无法计算得出整个流场的温度变化情况;采用雷诺方程计算轴承压降恢复之后区域的流场是合理的。 相似文献