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1.
混沌理论与小波包分析相结合的状态监测方法研究   总被引:8,自引:3,他引:5  
基于混沌与小波包理论的研究,通过比较混沌方法与小波包方法各自在状态监测领域中的优点,提出了一种将两者结合进行状态监测的混沌小波方法,该方法通过对设备运行过程中已采集到的各关键部件振动信号的历史记录进行信号特征量的实时提取,以及对所得特征量的变化趋势进行比较研究,确定各监测部位的运行状态,进而实现故障定位。结合汽车变速箱中齿轮系统状态监测模拟实例,对该方法进行了验证,结果表明理论得出的数据和实验模拟结果相吻合。  相似文献
2.
基于谐波小波重构相位谱的齿轮故障诊断   总被引:5,自引:5,他引:0  
张静  孔凡让  张平  张盛  李晓峰 《振动与冲击》2004,23(4):44-46,50
提出一种基于谐波小波变换诊断齿轮故障的新方法——重构相位谱分析法。实际数据分析表明这种重构相位谱图能有效地应用于齿轮故障诊断,与谐波小波尺度谱相结合,有利于提高诊断精度和可靠性。  相似文献
3.
基于瞬变工况阶比跟踪的内燃机监测方法研究   总被引:5,自引:1,他引:4  
提出一种瞬变工况阶比跟踪方法。对于瞬变工况信号进行数据预处理,使其满足计算阶比采样条件,通过重采样插值技术,将等时间采样信号(Δt)变为等转角信号(Δθ),然后进行阶比跟踪。对于瞬变工况下内燃机连杆故障时振动信号阶比跟踪结果表明,该方法能有效地提取故障的特征,达到内燃机状态监测目的。  相似文献
4.
基于混沌理论的设备状态监测应用研究   总被引:4,自引:1,他引:3  
以汽车变速箱中齿轮系统疲劳实验为例,充分利用混沌方法与小波方法各自在状态监测与故障诊断领域中的优点,进行机械系统状态监测与故障诊断。通过对实验所得振动信号进行小波包分解与重构,得到反映目标部件的特征信号,借助于混沌方法,对信号进行了二次处理,进而对所得特征量的变化趋势进行比较研究,确定了各监测部位的运行状态,并实现了故障定位。计算结果和实验结果相吻合,证明了该方法的可行性。  相似文献
5.
四元数分形的生成与研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
为实现三维分形,应用四元数作为迭代变量生成四维Julia集。在介绍了如何实现三维显示以及迭代方法选择之后,详细说明了生成四元数分形的具体过程,并给出图形实例。因为改进了逃逸时间算法的判别标准,因此,目标集合是边界点集。最后通过观察与分析,总结了四元数Julia集的某些特征,比较了它与复平面Julia集异同点,说明了两者之间的联系。  相似文献
6.
活塞销故障的诊断研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
往复发动机的故障诊断是较困难的,然而是热点的研究问题之一。本文主要针对活塞销与衬套磨损故障进行了振动测试研究。在EQ6100发动机预先模拟活塞销与衬套磨损故障,然后测取了在不同的转速、活塞销与衬套间隙、测点时的故障信号,并用时域和频域分析法进行了分析。提取了诊断该故障的特征参数并给出了识别的办法。  相似文献
7.
循环双谱及其在齿轮箱故障识别中的应用研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
基于对循环累积量的分析,提出一种表示信号在一定循环频率集的循环双谱表示方法。齿轮箱振动信号的三阶循环平稳性通过对齿轮的传递误差、齿轮的动力学和振动信号的三阶循环矩的分析来证明。齿轮箱振动信号的循环双谱将齿轮箱的状态特征比较清晰地表示为频率的循环双谱大小分布,验证了该方法在表示齿轮箱状态中的有效性。  相似文献
8.
信号的小波尺度-频率表示及其在机械故障诊断中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
基于对信号的连续小波变换特点的分析,提出信号特征的小波尺度一频率表示方法。该方法对污染的脉冲信号和正弦信号的应用结果表明该方法能有效提取强噪声背景下的周期成分。以变速器齿轮的故障诊断为例,用该方法对变速箱齿轮振动信号的尺度-频率表示进行分析,结果表明该方法能非常有效地将不同磨损状况的齿轮振动信号的特征表现出来。  相似文献
9.
盲卷积分离及其在机械振动信号消噪中的应用研究   总被引:2,自引:1,他引:1  
盲源分离应用于机械振动信号的预处理中,提供了一个新的处理机制,在机械状态监测和故障诊断中具有一定的价值。本文研究了盲卷积分离的理论,提出了基于限值VQM检验控制准则的盲分离算法,根据机械振动信号的特点探讨了该方法在机械振动信号瞬态成分和噪声卷积混叠信号分离中的应用,有效地提取了瞬态成分,表明了算法的有效性。  相似文献
10.
基于EEMD和改进的形态滤波方法的轴承故障诊断研究   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
轴承故障会导致振动信号中出现冲击响应成分,可通过对冲击响应成分的周期的检测与提取, 进行局部故障诊断。但在复杂工况下,故障脉冲易被周围噪声淹没,在分析EEMD和形态学滤波方法的基础上,将EEMD方法与形态学滤波方法相结合,提出结构元素(SE)选择方法,并用于本征模态信号中冲击响应特征的提取。通过将该方法用于轴承外圈、内圈局部故障状态下的特征的检测,结果表明该方法能有效提取周期性脉冲成分并抑制噪声。  相似文献
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