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1.
提出了一种易于用模拟电路实现的基于互相关检测的滚动轴承实时故障诊断方法,首先,用两个加速度传感器在不同测点采集轴承振动信号,将其分别送入相应通道的高Q带通滤波器来选择最优共振带;然后,将两路带通滤波器的输出信号进行互相关检测,将互相关检测得到的信号经低通滤波器,保留低频故障信号;最后,将低通滤波器输出的时域信号通过频谱分析仪显示滚动轴承故障特征频率的谱线以实现滚动轴承的实时故障诊断。用模拟电路的形式将该方法进行搭建,并在QPZZ-II实测平台完成滚动轴承的实时故障诊断。结果表明:该方法克服了单一信号源的局限性,能利用互相关函数削弱共振带内部噪声,使诊断结果具有更高的频谱辨识率,而且能够用结构简单、易于维护的模拟电路实现,对轴承实时故障诊断方法的应用与普及具有一定的参考价值。 相似文献
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基于复合信号处理的滚动轴承早期微故障诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对滚动轴承早期故障的微弱信号检测问题,将小波包、谱峭度和包络分析三者相结合,提出一种新的故障诊断方法,该方法首先通过小波包降噪提取原始含噪信号中的高频成分并提高信噪比,然后对降噪后的重构信号应用谱峭度理论来确定合适的带通滤波参数,最后对带通滤信号进行包络解调而得出故障特征频率信号,从而实现滚动轴承的早期微弱故障诊断。对基于小波包和谱峭度的故障诊断法在滚动轴承故障诊断中的应用进行了研究,实验结果表明该方法可以有效抑制背景噪声,提取有用故障信息,为滚动轴承的故障诊断提供了一种切实可行的方法。 相似文献
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《机械强度》2017,(4):773-780
针对滚动轴承早期故障特征信息难以识别以及从小波包分解后的频带不能有效确定并自适应提取共振带的问题,提出了频带幅值熵的概念。在此基础上,将小波包变换和Teager能量谱结合,提出了基于小波包变换自适应Teager能量谱的早期故障诊断方法。该方法首先利用小波包对采集到的振动信号进行分解,并计算各子带的频带幅值熵。然后将熵值按升序排列后依次作为阈值,提取频带幅值熵大于阈值的子带,依据峭度指标确定最佳熵阈值以及小波包最佳分解层数,从而自适应并且有效地提取出共振带。最后对共振带进行Teager能量谱分析,即可从中准确地识别出轴承的故障特征频率。通过信号仿真与实验数据分析验证了该方法的有效性。 相似文献
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基于经验模式分解和谱峭度的滚动轴承故障诊断 总被引:2,自引:0,他引:2
滚动轴承的振动信号是强背景噪声下的非平稳非线性信号,其特征提取是滚动轴承故障诊断的难点。为了提高滚动轴承的故障诊断效果,提出了基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposi-tion,EMD)和谱峭度(Spectrum Kurtosis,SK)的滚动轴承故障诊断方法。首先利用EMD方法对轴承故障信号进行分解,剔除趋势项,利用归一化白噪声分量的统计特性来滤除信号中的噪声分量,然后利用谱峭度方法估计带通滤波器的中心频率和带宽,最后对剩余的信号执行带通滤波和包络解调进行故障诊断。对滚动轴承故障诊断的结果表明,本文提出的方法能够有效地提高轴承故障诊断的效果。 相似文献
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针对滚动轴承早期故障特征信息难以识别以及带通滤波器参数设置依赖使用者经验等造成共振带不能有效确定并自适应提取的问题,提出了频带幅值熵的概念。在此基础上,将双树复小波变换和Teager能量谱结合,提出了基于双树复小波自适应Teager能量谱的早期故障诊断方法。首先,利用双树复小波将采集到的振动信号分解为不同频带的子信号,并计算各子带的频带幅值熵;然后,将熵值按升序排列后依次作为阈值,提取频带幅值熵大于阈值的子带,依据峭度指标确定最佳阈值,从而自适应并且有效地提取出共振带;最后,对共振带进行Teager能量谱分析,即可从中准确地识别出轴承的故障特征频率。通过信号仿真与实验数据分析验证了该方法的有效性。 相似文献
10.
基于时延相关及小波包系数熵阈值的增强型共振解调方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对滚动轴承等旋转机械早期微弱损伤性故障,提出一种基于时延相关及小波包系数熵阈值的增强型共振解调方法,以解决传统共振解调技术中共振带难以确定的问题.该方法对原始故障信号做时延相关预处理,然后进行小波包分解,求出各叶结点系数香农熵,依据熵值谱图,设定有效阈值来取舍叶结点系数,重构信号并做频谱分析,有效确定并提取故障信号共振带,对共振带进行包络解调分析,有效提取出机械设备早期微弱损伤性故障的冲击特征.滚动轴承试验数据分析结果表明该方法的可行性和有效性. 相似文献