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1.
为实现滚动轴承故障的精确诊断,提出一种基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)与峭度准则的包络解调方法。该方法首先利用EEMD将振动信号分解,然后利用峭度最大准则选取EEMD分解后的本征模函数(intrinsic mode function,IMF),将该本征模函数进行包络解调从而获得滚动轴承的故障特征信息。该方法可以有效抑制经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)中的模态混叠问题,同时还避免了共振解调方法中中心频率及滤波频带的选取,具有良好的自适应性。利用该包络解调方法对实际滚动轴承发生内圈、外圈故障进行了分析,证明了该方法可以有效地提取滚动轴承故障特征信息,能够实现滚动轴承故障的精确诊断。  相似文献
2.
基于局部放电统计参量的脉冲电压下绝缘老化分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
主要针对匝间和对地绝缘电磁线在脉冲电压下老化后的局部放电特征进行了研究.通过不同老化时间的局部放电相位相关分析,在高频脉冲电压下老化后放电次数相位分布出现明显的"放电丛"现象,并通过工频老化后的局部放电结果对此加以证实.通过两种不同电磁线老化特征对比,匝间绝缘和对地绝缘呈现不同的放电特征,匝间主要以内部气隙放电为主,而对地绝缘电磁线则以槽放电为主.此外,测量和分析了局部放电统计参量(如偏斜度、峭度、不对称度等)随老化时间的变化,结果表明平均放电量的偏斜度和老化时间有着一定联系.为更深入地研究脉冲电压下绝缘老化机理打下了坚实的基础.  相似文献
3.
滚动轴承处于早期故障阶段时,特征信号微弱,并且受环境噪声影响严重,因此故障特征提取困难。针对这一问题,提出了基于自适应最大相关峭度解卷积的滚动轴承早期故障诊断方法。利用粒子群算法优良的寻优特性,并行搜寻最大相关峭度解卷积算法的影响参数,自适应地实现最佳的解卷积效果。故障信号通过影响参数优化的最大相关峭度解卷积算法处理后,冲击特性会得到增强,对解卷积信号做进一步包络解调分析,通过分析包络谱中幅值突出的频率成分可最终判定故障类型。仿真和实测信号分析结果表明,该方法可有效提取滚动轴承早期故障微弱特征频率信息。  相似文献
4.
一种基于谱峭度的异步电机故障诊断方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
异步电机故障时,故障信号往往是低频信号且故障不明显;若形成复合故障,故障信号之间非线性耦合,导致频谱非常复杂。针对上述问题,本文提出了以时频分析的谱峭度法为基础,结合Hilbert包络解调的新方法。Hilbert包络解调,得到包含故障的特征信息的低频包络信号,突出和分离了故障特征信息;时频分析的谱峭度法根据峭度最大化原则自动确定带通滤波器参数,对含噪信号进行滤波;最后通过频谱分析可以对故障的特征频率快速有效的识别。本文还分析了负载的变化对不同类型的电机故障的影响。通过实验和实际的工程信号验证了在不同的噪声强度、不同负载的情况下,该法对于单一故障或是复合故障均有效。  相似文献
5.
峭度滤波器用于电机轴承早期故障特征提取   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对电机轴承早期故障特征十分微弱,容易被机器运转时的背景噪声淹没而难以识别的问题,在分析峭度特性的基础上,确定了信号峭度值和噪信比的数学关系。设计了受控于信噪比的峭度滤波器,并将其应用于包络分析的滤波环节,以提取轴承故障的高频调制信息,可避开选取带通滤波器时人为因素的影响。实验结果表明,对于轴承早期故障特征比较微弱的情况,基于峭度滤波器的诊断方法是有效的,将滤波后的信号进行包络分析可凸显故障特征。  相似文献
6.
基于滑动峭度法和Teager能量谱的滚动轴承故障诊断   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对滚动轴承故障诊断问题,提出一种基于滑动峭度法和Teager能量谱的滚动轴承故障特征提取方法。该方法首先对原始振动信号进行滑动峭度计算,获得一个反应冲击信号偏离高斯分布的峭度时间序列,然后通过计算该峭度时间序列的Teager能量谱识别轴承故障特征频率及其倍频成分。应用该方法分析了滚动轴承模拟信号和实测信号,准确诊断出滚动轴承元件故障,证明了该方法的有效性。  相似文献
7.
基于动态独立分量分析算法的谐波检测   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
介绍了一种基于峭度的非高斯极大的动态独立分量分析算法,并将其引入到谐波检测中。该算法在非高斯极大ICA算法的基础上,利用动态的递推关系公式计算得到当前的峭度值,并将峭度的非高斯极大作为独立性判据,从而实现谐波信号的盲分离。为了更好地逼近真实信号,对分离后的信号进行幅值修正,最终完成谐波的检测。仿真实验结果表明了该算法的正确性和可行性。  相似文献
8.
改进的独立分量分析算法的图像分离技术研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
独立分量分析(ICA)是在盲源分离(BSS)的研究过程中出现的一种全新信号处理和数据分析方法,该方法基于信号的高阶统计量,在图像的处理中起着越来越重要的作用.文章主要将改进的ICA优秀算法优化,并运用于多通道混合图像分离与处理中,通过与基于特征分析的线性变换技术的对比,以及探讨噪声对混合图像的ICA分离的影响,取得了一些有价值的仿真实验结果.从实验结论可以看出,不同ICA算法在混合图像分离应用中的优势得以充分体现,分离有噪图像方面存在的缺陷以及改进方法同样值得关注.  相似文献
9.
吴泰  程雪玲  马砚芳 《防爆电机》2012,(6):46-48,56
介绍了电机滚动轴承噪声问题的判断、处理方法及一般处理流程,目的是快速高效地诊断根除故障,尽可能地减少设备停机检修时间,最大限度地提高设备维持稳定运行的经济效益。  相似文献
10.
介绍了一种基于峭度的非高斯极大的动态独立分量分析算法,并将其引入到谐波检测中.该算法在非高斯极大ICA算法的基础上,利用动态的递推关系公式计算得到当前的峭度值,并将峭度的非高斯极大作为独立性判据,从而实现谐波信号的盲分离.为了更好地逼近真实信号,对分离后的信号进行幅值修正,最终完成谐波的检测.仿真实验结果表明了该算法的正确性和可行性.  相似文献
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