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1.
独立分量分析及其在故障诊断中的应用   总被引:23,自引:7,他引:16  
独立分量分析是盲源分离的一种新方法,其处理的对象是相互统计独立的信号源经线性组合而产生的一组混合信号,最终目的是从混合信号中分离出各独立的信号分量。本简要介绍了独立分量分析的基本思想及算法,并对现场采集到的多组振动信号进行了分析,结果表明,独立分量分析在对混合信号进行盲分离方面具有很强的能力,从而为机械设备状态监测与故障诊断提供了一种行之有效的信号预处理的新方法。  相似文献
2.
分形维数和近似熵用于度量信号复杂性的比较研究   总被引:19,自引:5,他引:14  
本文介绍了两种度量时间序列复杂性的方法,一种是建立在分形理论基础上的分形维数,一种是最近新发展起来的度量序列复杂性的统计方法——近似熵。应用这两种方法对机械设备振动信号进行了复杂性特征的提取,对比研究表明,它们都可以作为表征信号复杂性的一种度量,各具特点。但近似熵具有一定的抗噪、抗野点的能力,包含了更多的时间模式的信息,是一种值得重视的、很有应用前景的故障诊断新方法。  相似文献
3.
小波包——自回归谱分析及在振动诊断中的应用   总被引:17,自引:2,他引:15  
概叙了小波、小波包理论,由此提出一种称之为小波包--自回归谱分析的新方法,它将小波包和自加归模型结合起来,该方法在机械诊断中,实现不同频道范围内,不同零部件故障信息分离和提取,并以挖掘机提升系统龄轮箱的振动信号为例,说明该方法是提取弱故障信息并进行早期诊断的有效方法。  相似文献
4.
基于小波有限元的悬臂梁裂纹识别   总被引:13,自引:2,他引:11  
研究了悬臂梁裂纹识别中的正反问题.即通过裂纹位置和尺寸求解梁的固有频率以及利用梁的固有频率.识别裂纹位置和尺寸。以矩形截面裂纹悬臂梁为例,利用小波有限元方法建立了梁自由振动的有限元模型.其中裂纹被看作为一刚度已知的扭转线弹簧,求解出了系统的固有频率;通过行列式变换,将反问题求解简化为只含线弹簧刚度一个未知数的一元二次方程求根问题,分别做出了以不同固有频率作为输入值时裂纹位置与弹簧刚度之间的解曲线,曲线交点预测出裂纹的位置与尺寸。数值算例证实了算法的有效性,为工程结构裂纹故障预示与诊断提供了新的方法。  相似文献
5.
介绍一种用于匹配追踪信号分解的时频原子——冲击时频原子,它既可以匹配信号中的稳态正弦成分,也可以匹配信号中冲击成分,从而准确有效地获得设备的冲击故障特征和信息,并结合遗传算法以提高计算速度及实用性。计算机仿真结果证实了该方法的准确性,最后将该方法应用于转子实验台的冲击信号特征提取中,证明了该方法的工程实用性和有效性。  相似文献
6.
一种基于提升小波变换的故障特征提取方法及其应用   总被引:5,自引:3,他引:2  
段晨东  何正嘉 《振动与冲击》2007,26(2):10-13,32
为了实现旋转机械的早期故障诊断和预示,提出一种采用滑动窗提取瞬态冲击故障特征的方法。该方法以提升小波变换为基础,采用提升模式构造具有冲击特征的小波,用来获取振动信号中的冲击故障特征。然后,采用一种基于回转周期的滑动窗处理小波分解的细节信号,提取每个滑动窗的模最大值作为故障的时域特征。该方法在转子早期碰摩故障和齿轮箱滑动轴承的轴瓦损坏故障的应用中取得了较满意的效果。  相似文献
7.
混合智能故障诊断与预示技术的应用进展   总被引:3,自引:2,他引:1       下载免费PDF全文
为了对大型复杂关键设备进行有效的状态监测和故障诊断,综合运用多种人工智能技术和现代信号处理方法的混合智能故障诊断与预示技术得到国内外学者的高度重视和广泛研究。在研究大量相关文献的基础上,概括了混合智能故障诊断与预示技术的广义内涵;综述了国内外研究现状;分析指出了当前研究中存在的关键问题;针对目前的研究现状和存在问题,最后讨论了混合智能故障诊断与预示技术的发展趋势  相似文献
8.
基于提升模式的特征小波构造及其应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
为了获得期望特性的特征小波,采用提升模式构造了一种新小波。在提升模式的框架下,以3次B样条小波变换的低通滤波器作为初始滤波器,采用插值细分原理设计提升算子,一次提升之后获得了新的小波。这种小波继承了初始滤波器的低通滤波的特性,又具有提取瞬态冲击特征的能力。对提升模式框架进行等效易位变换,再去除抽样算子,提出了一种基于提升模式的非抽样小波变换算法。采用新小波的非抽样小波变换较好地提取了压缩机齿轮箱摩擦和高压缸碰摩的故障特征。工程实践证明,与传统离散小波变换相比,非抽样小波变换分解结果能够提供更加丰富的诊断信息。  相似文献
9.
内积变换原理与机械故障诊断   总被引:3,自引:0,他引:3  
机械故障诊断广泛使用的方法是对动态信号进行傅里叶变换、短时傅里叶变换、小波变换以及第二代小波变换。指出这些变换的本质是采用不同的基函数与信号进行内积变换.从动态信号中提取和基函数最相似的故障特征。运用三角基函数、Gabor基函数、离散基函数、谐波基函数、Laplace基函数、Hermitian基函数、第二代小波基函数等,有效地提取出发电机组松动、齿轮箱冲击摩擦、高压缸蒸汽激振、机车轮对滚动轴承损伤等故障特征。采用合理的基函数或多重基函数(多小波)对动态信号进行内积变换,可有效地提取故障特征,进行正确的故障诊断。  相似文献
10.
自适应滤波与相关滤波在冲击响应信号特征提取中的应用   总被引:3,自引:1,他引:2  
识别冲击响应信号在模态分析和机械监测诊断研究中具有重要意义。由于噪声成分、工频及其谐波的干扰,机组运行或其他实际信号中的冲击响应信号很弱。这些冲击响应信号的特征也较难提取。选择适当的自适应滤波器参数,应用自适应滤波首先对信号进行预处理,去掉强大的工频及其谐波成分,使信号的信噪比得到很大的提高;然后利用Laplace小波相关滤波法对自适应滤波预处理后的信号进行进一步的处理,提取其模态信息。结果证明,将这两种方法结合后的信号特征提取效果是比较理想的。  相似文献
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