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1.
提出了用于对振动信号进行编码及重构的分段自仿射模型。该算法利用分段仿射变换参数来表征振动信号,并通过迭代函数系统重构信号。用仿射变换参数表征信号时的数据量远远小于振动时域信号的数据量。基于大量地减少了数据传输量这一优点,该算法有助于解决旋转机械状态检测与故障诊断系统中数据信号远程传输问题。仿真及实测信号的应用表明该算法具有较高的数据压缩比和很好的信号重构精度。计算过程中还针对分段自仿射模型的参数取值进行了分析。  相似文献   
2.
滚动轴承作为最常见的旋转机械零部件,其服役状态下产生的振动信号具有典型的周期性特征,为充分发挥轴承振动信号的这一特征,提出一种融合变维门控循环单元(GRU)和双向长短时记忆单元(BiLSTM)的神经网络模型,并用于轴承寿命预测。该模型先将原始振动信号分成训练集和测试集,然后将轴承振动信号直接输入到变维GRU层中,由变维GRU层捕获原信号的特征并建立特征间的关联性,然后将预处理后的数据输入到BiLSTM层中,由BiLSTM对轴承寿命进行预测。通过使用试验台数据集进行试验,验证了该模型在轴承寿命预测上具有较高的精度,具有一定的工程指导意义。  相似文献   
3.
在工程中,在故障发生的早期,其信号一般比较微弱,为了能在故障发生的早期及时地发现潜在的危险故障并能提取微弱的故障信号,防止不必要的经济损失,利用谐波小波在频域连续分布且具有严格的盒形谱特性,通过对仿真信号的谐波小波包变换,实现了对微弱信号的频域提取.通过对不同方法的仿真分析比较,说明了谐波小波包方法在微弱信号的频域提取能力和精度上明显优于基于二进分解的小波分析方法和FFT方法,对于工程应用有重要意义.  相似文献   
4.
针对BP算法在实际诊断中表现出来的“学习收敛速度慢”、“易于陷入局部最小点”等局限性 ,改进BP算法的神经网络方法已经被提出 ,并且应用于对设备的故障诊断和分析研究。用转子试验台模拟了几种常见的故障 ,对其进行诊断研究 ,从中得出结论 :将代表故障的信息输入训练好的神经网络后 ,由输出的结果 ,便可以判断发生故障的类型 ,此外 ,改进后的BP算法大大地提高了网络收敛速度和稳定性 ,更能满足实时在线诊断的要求  相似文献   
5.
针对旋转机械振动信号数据采集的特点,提出了用数学形态滤波器实现轴心轨迹提纯的新方法。采用形态滤波器提纯轴心轨迹,不考虑转子振动信号的频谱特征,不需要转子故障的先验知识,通过开闭、闭开组合形态滤波器对振动信号滤波处理后即可剔除噪声干扰,得到提纯的轴心轨迹。仿真计算及实例验证了该方法的有效性。与其它方法相比,形态滤波器效果好,算法简单,运算速度快,易于现场采用,有较好的实用价值。  相似文献   
6.
在高速旋转机械的运行中 ,动静件碰磨是最常见的故障之一。碰磨发生时 ,轻者使得机组出现强烈振动 ,严重的甚至可以造成整个轴系毁坏。因此 ,在介绍汽轮机动静碰磨的机理和振动信号特征的基础上 ,归纳总结引起该类故障的主要因素 ,并提出相应诊断与处理对策  相似文献   
7.
针对滚动轴承局部损伤故障诊断问题,提出一种基于本征时间尺度分解(ITD)和切片双谱的故障诊断方法。首先利用ITD方法将轴承故障信号分解为若干个合理旋转(PR)分量,然后对PR分量进行包络解调,并计算其切片双谱,提取轴承故障信号由于二次相位耦合产生的非线性特征,确定轴承故障类型。为加快分解速度并减少分解运算量,对ITD方法迭代终止条件进行改进。对仿真信号的分析表明,ITD方法对信噪比较低的信号具有很好的分解效果,并验证了切片双谱在抑制噪声和剔除非二次相位耦合谐波方面的优势。  相似文献   
8.
钢球磨煤机轴振能量的测量及应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
分析了钢球磨煤机内部物理过程及其动量分配,得到了轴振功率与磨内载煤量的基本对应关系;介绍了利用加速度传感器测量轴振功率的原理及方案,给出了实际应用情况的分析曲线。  相似文献   
9.
基于相对小波包能量特征向量的故障诊断   总被引:6,自引:0,他引:6  
在小波及小波包分析的基础上引进相对小波包能量特征向量的概念,提出了一种建立旋转机械故障库的新方法,并结合模式判别的知识,引进欧几里德距离公式作为判据,使故障诊断公式化、定量化。实验结果表明这种方法能够很快地诊断出转子台故障类型,为旋转机械的故障诊断提供了新方向。  相似文献   
10.
基于小波降噪神经网络的旋转机械故障诊断   总被引:2,自引:0,他引:2  
实测信号往往受到多种因素的干扰,如高频噪声.提出了一种小波降噪神经网络的故障诊断方法,利用小波的多重分辨率分析,有效降低高频噪声干扰,从而简化了有效特征信号的提取.建立了基于小波变换和BP神经网络的混合诊断模型,成功地对故障进行了智能诊断.最后实验验证了此种方法的有效性.  相似文献   
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