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1.
基于自适应增强差分积形态滤波器的滚动轴承故障特征提取方法 总被引:2,自引:1,他引:1
为了在强背景噪声下提取滚动轴承微弱的故障特征信息.提出一种新的自适应增强差分积形态滤波方法(Adaptive enhanced difference product morphological filter,AEDPO)用于滚动轴承早期的故障诊断.首先,结合已有的四种形态学滤波算子滤波的能力,提出一种改进的增强差分积形态滤波算子(Enhanced difference product morphological filter operation,EDPO),该算子具有在强背景噪声下提取周期性脉冲特征的能力.随后,针对形态滤波过程中最优的结构元素(Structuring element,SE)尺度选择问题,提出一种新的自适应选择策略,名为峭度特征能量积(Kurtosis feature energy product,KF).最后,EDPO算子凭借最优的SE尺度进行滤波处理,提取滚动轴承早期的故障特征.通过对仿真信号和实测滚动轴承内圈故障信号进行分析,结果表明AEDPO方法能够有效地在强背景噪声中提取滚动轴承微弱的故障特征,对比于传统的形态滤波方法更能体现该方法的准确性和优越性. 相似文献
2.
由于传统退化指标对周期性故障冲击缺乏敏感性和鲁棒性,无法实现风力机轴承退化过程的适时跟踪以及剩余寿命的准确预测,提出了基于包络谐噪比(envelope harmonic-to-noise ratio,简称EHNR)和无迹粒子滤波(unscented particle filter,简称UPF)相结合的风力机轴承实时剩余寿命预测方法。首先,通过计算振动信号的EHNR监测轴承的早期退化点,并提取EHNR的趋势特征作为退化指标;其次,以轴承历史数据构建退化模型,利用UPF算法更新模型参数,实现对轴承退化状态的跟踪和预测;最后,使用实际风力机轴承监测数据对所提方法进行验证。结果表明,该方法能适时启动寿命预测机制,有效解决传统粒子滤波算法的粒子退化问题。与常用的支持向量回归模型(support vector regression,简称SVR)、反向传播神经网络(back propagation neural network,简称BPNN)的预测方法相比,具有较高的预测精度,为大型风力机组的健康管理和可靠性评估提供参考依据。 相似文献
3.
叶根螺栓作为风力机叶片的重要连接紧固部件,在风力机运行过程中具有重要作用.以2 MW风力机叶片与变桨轴承连接螺栓为研究对象,建立了三维湍流气动载荷、重力载荷和离心力载荷作用下的风力机叶根螺栓动态强度分析模型.在正常运行与部分螺栓断裂失效两种情况下,通过有限元分析得到叶根连接螺栓的应力分布.与传统螺栓强度分析相比,能够得到更为真实的叶根螺栓应力变化趋势、最大应力值及其所在位置.为能够更加准确的对叶根某些关键点进行重点监测提供理论依据,对于保障风力机的正常运行有着重要意义. 相似文献
4.
对于与卫星平台卧式安装的长焦距离轴三反空间相机,由于地面与在轨状态环境条件不同引起平台接口与相机产生温度差,导致相机视轴漂移影响成像质量。为解决此问题,提出了将柔性连接座、刚性连接座和可解锁连接座配合应用的优化连接方式,实现了相机与平台在轨状态3点静定柔性连接,并在运载阶段利用可解锁连接座提高相机基频。利用有限元方法对优化连接方式进行验证,平台接口温度降低15℃引起次镜角度变化为9.62(安装位置跨距1.2 m),满足光学设计要求;同时运载阶段相机在X、Y、Z三方向频率响应基频分别为120 Hz、120 Hz、110 Hz,与全刚性连接情况相比无明显降低。利用试验工装模拟平台进行温度变化替代试验,平台在温度提高15 ℃情况下,试验结果与仿真结果相符,且次镜转角实测值与仿真结果最大误差为9%。试验结果说明优化连接方式解决了卫星平台与相机在轨状态温度差引起的视轴漂移的问题,提高了相机的在轨环境适应性。 相似文献
5.
6.
综合考虑齿轮啮合刚度、齿侧间隙、齿轮啮合误差以及外部激励等多种非线性因素对齿轮传动系统动态特性的影响,建立风电齿轮箱传动系统高速级直齿轮传动的纯扭转非线性动力学模型,用拉格朗日方程推导了传动系统的振动微分方程。采用Runge-Kutta法对直齿轮系统非线性动力学模型进行求解,得到传动系统的时域波形、频谱图和相位图。定量给出齿轮转速、齿侧间隙等参数变化对齿轮传动系统动态特性的影响。结果表明:随着转速和齿侧间隙的增大,传动系统的振动幅值明显增大,系统的振动加剧。为风电齿轮箱传动系统的固有特性,动态响应等动力学特性奠定了一定的基础。 相似文献
7.
8.
滚动轴承发生故障时,其机械振动信号包含复杂的信息成分,影响故障信号的提取,导致故障识别困难。文中提出一种基于水母优化算法(JSO)与变分模态分解(VMD)结合的滚动轴承故障特征提取方法。应用JSO对VMD算法中固有模态函数(IMF)的个数k以及惩罚因子α作自适应优化处理。运用JSO-VMD算法对原始振动信号进行分解,得到一系列IMF,应用包络熵最小原则选取包含故障信息量最多的IMF,即敏感模态分量,最后对敏感模态分量进行包络分析,提取故障特征频率。经实验分析结果表明,该方法可有效提取滚动轴承故障特征。 相似文献
9.
为了实现大型曲面透明件雾度和透光率的实时测量,设计了一种由LED作为光源、双积分球作为信号测量端的雾度和透光率测试仪。在系统工作原理上完成了透光率和雾度的理论推导,然后进行了光源光谱分布对系统测试结果影响的仿真分析,光学设计,积分球参数设计以及支撑调整机构设计,提高了系统的测试精度和效率。最后,对大型曲面透明件雾度和透光率实时测试仪进行标定和样品测试。测试结果表明:标准雾度片的透过率绝对误差均小于0.4%,雾度绝对误差均小于0.3%,用户提供样品的透过率测量值与理论计算值的偏差亦小于0.4%,满足用户要求。 相似文献
10.
基于小波分形理论的风电轴承故障识别 总被引:1,自引:0,他引:1
针对风电轴承振动特征信号易被环境噪声调制污染、信噪比低、具有非线性和不平稳的特点,利用基于小波分形的故障识别方法对此进行了研究.采用小波包分解,利用互信息法和Cao算法分别确定了相空间的延迟时间和嵌入维数,根据不同频带的关联维数变化确定风电轴承的工作状态.该方法不依赖于风力机工作的动力学模型,对整体系统信息状态变化敏感.通过现场实验证明,该方法较好地解决了风电轴承故障难以识别的问题,为更加细致地研究风电轴承振动信号提供了重要参考. 相似文献