共查询到20条相似文献,搜索用时 156 毫秒
1.
针对抽水泵机械振动故障检测中存在的检测效果差的问题,提出一种新的农田水利设备中抽水泵机械振动故障检测方法。分析农田水利设备中抽水泵机械振动信号,提取任意时段特征频率,采用小波包多层分解滤除噪声。对不同数组统计和分析,通过多尺度模糊熵提取抽水泵机械振动故障特征;优化选择测点和特征向量,结合最小二乘支持向量机( LSSVM ),采用多层结构进行多次特征学习,区分故障特征,实现抽水泵机械振动故障检测。实验结果表明,采用所提方法可准确提取抽水泵机械振动故障信号,并且能够准确区分正常信号和故障信号,验证了该方法的可行性。 相似文献
2.
3.
采用单一传感器采集的振动信号难以准确描述旋转机械动态特性,导致提取的故障特征无法准确辨识旋转机械故障。针对这一缺陷,提出了一种基于复合多元多尺度波动散布熵(CMMFDE)、多传感器信息融合和哈里斯鹰算法优化极限学习机(HHO-ELM)的旋转机械故障诊断方法。首先,引入复合多元粗粒化处理,提出了CMMFDE方法,避免了传统单变量分析方法只能处理单一通道振动信号而导致特征的表征性能不足的缺陷,增强了故障特征的表征性能;随后,利用布置在旋转机械不同部位的传感器收集了多种类型的信号,组成混合多通道信号,并进行了CMMFDE分析,构建了故障特征;最后,采用HHO对极限学习机的参数进行了自适应优化,并对特征样本进行了训练和测试,完成了旋转机械的故障识别工作;利用齿轮箱、离心泵两种典型的旋转机械数据集进行了实验分析。研究结果表明:该方法对多个通道的信号进行分析时,所获得的准确率达到了100%和98%,优于对单个通道信号进行分析时获得的准确率,同时CMMFDE方法的准确率和特征提取时间均优于精细复合多元多尺度熵(RCMMSE)、精细复合多元多尺度模糊熵(RCMMFE)、精细复合多元多尺度排列熵(RCM... 相似文献
4.
5.
针对工业现场强噪声背景下振动信号特征信息提取困难和单尺度形态滤波时尺度选择的盲目性和随意性的问题,基于自适应多尺度形态分析(AMMA)的思想提出了一种迭代自适应多尺度形态分析(IAMMA)的滤波方法。该方法对振动信号进行多尺度形态差值迭代运算,每次采用的结构元素尺度逐渐增大,然后求多次滤波结果的平均值,达到滤除噪声成分的目的。对仿真信号和滚动轴承故障信号进行分析,结果表明,IAMMA较AMMA能够选取更为合适的结构元素尺度,提取更多的故障特征信息,滤波效果更佳,与Hilbert包络解调方法相比处理过程更加简捷,从而为轴承的故障诊断提供了一种有效的方法。 相似文献
6.
小波尺度谱同步平均在弱信息识别中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
旋转机械的早期故障特征微弱,容易受到噪声的干扰,不容易准确识别.而旋转机械发生故障时其振动信号往往是非平稳信号,不同的非平稳性对应不同的故障状态.连续小波变换可以通过伸缩平移变换对信号进行多尺度细化分析,能够在不同的尺度上描述信号的局部特征,因此有利于故障信号的检测.时域同步平均可以削弱观测信号中的随机成分,降低噪声干扰,提取与平均周期相关的确定性信号,提高信噪比.结合小波变换和同步平均的优点,提出小波尺度谱同步平均的方法.对多周期的振动信号进行小波连续变换,并进行尺度谱重排,获得重排小波尺度谱;根据信号的周期性,对尺度谱进行同步平均,同步平均后的尺度谱可以有效地抑制干扰噪声,识别弱故障信息.通过仿真分析和实例分析验证了本方法的有效性,为旋转机械的早期故障诊断提供了新方法. 相似文献
7.
8.
齿轮箱故障振动信号的阶比多尺度形态学解调 总被引:3,自引:0,他引:3
为从非平稳转速齿轮箱故障振动信号中提取包含故障信息的特征频率,提出阶比多尺度形态学解调方法,该方法采用线调频小波路径追踪算法获得齿轮箱转速信号,根据转速信号对时域振动信号进行等角度重采样,并用基于信号局部峰值的方法确定多尺度形态学分析的结构元素,用各结构元素对重采样信号进行形态学操作,对操作结果的平均值做频谱分析,以完成阶比多尺度形态学的解调过程。由于噪声与线调频基元函数的相似性很小,使得线调频小波路径追踪算法能从低信噪比的时域振动信号中准确获得转速信号,而多尺度形态学解调是对各尺度形态学分析结果的平均值进行频谱分析,能有效地抑制噪声,从而使得该方法具有很好的抗噪性能,适合用于工程实际中转速波动齿轮箱振动信号的分析,仿真分析和应用实例证明该方法的有效性和优越性。 相似文献
9.
10.
针对机械轴承早期故障诊断提出了多稳随机共振检测方法。分析了系统参数对多稳系统结构的影响,研究了高斯噪声背景下基于多稳随机共振的微弱信号检测方法。采用平均输出信噪比作为衡量指标,以多频微弱信号为待测信号进行数值仿真,并将其应用于滚动轴承故障信号检测中,实验结果均表明,该方法对早期故障振动信号具备准确的诊断能力,为其应用于工程实践奠定了基础。 相似文献
11.
针对旋转机械早期微弱故障诊断问题,提出了基于多元经验模态分解的旋转机械早期故障诊断新方法。首先将多个加速度传感器合理布置在轴承座的关键位置,同步采集多通道振动信息;再利用多元经验模态分解同时对多通道振动信号进行自适应分解,得到一系列多元IMF分量;最后,依据峭度准则和相关系数从中选取包含故障主要信息的IMF分量进行信号重构,提取故障特征。多元经验模态分解方法克服了EMD等方法在进行多通道数据融合时缺乏理论依据的局限性。仿真信号和旋转机械故障信号的实验结果表明,该方法明显优于EEMD方法,对齿轮和滚动轴承故障的检测精度更高,可以在强背景噪声情况下更好地提取出故障冲击特征。 相似文献
12.
13.
小波分析在振动信号去噪中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
旋转机械振动信号是监测和诊断设备运行状态的重要信息,但是采样信号不可避免地受到各种噪声和干扰的污染。介绍了采用小波分析对振动信号进行去噪处理。通过对噪声信号的特性分析,用一维小波对信号进行分析和研究,并在MATLAB环境下对信号进行详尽的仿真研究,验证了小波去噪的优越性,并总结了应用小波去噪的一些实际经验。 相似文献
14.
基于数学形态变换的转子故障特征提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于非线性数学形态变换提出旋转机械故障特征提取的新方法.由数学形态变换构成的形态滤波器可以有效地提取出信号的边缘轮廓以及形状特征,通过选取不同长度的形态结构元素,采用组合形态滤波器将旋转机械故障信号分解到不同频带上,故障信号被分解成基频成分、故障成分及高频噪声三部分,在分解过程中,信号长度没有减少,没有信息的丢失;将分解得到的故障成分单独提取出来进行分析,可以更准确描述故障特征;对实际碰摩故障信号进行形态学分解后,提取出故障成分,采用Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,HHT)对分解前后的信号进行对比分析,验证了方法的有效性,表明基于形态变换的信号特征提取可以更准确刻画故障的非平稳特性,提高了分析效果,并具有计算简单、快速的优点. 相似文献
15.
16.
17.
基于多尺度融合技术的图像边缘检测 总被引:2,自引:0,他引:2
根据边缘检测离散准则,利用数值方法求出该准则下边缘检测的最优线性滤波器及对应的平滑算子,设计平滑滤波窗算子,将其与嵌入可信度方法相结合进行边缘检测;同时充分利用边缘信息的多尺度特性,根据小尺度下图像边缘细节信息丰富、边缘定位精度高,大尺度下图像边缘稳定、抗噪性好等特点,将检测到的多尺度边缘进行融合,得到精确的单像素宽边缘。实验结果表明,该方法不仅能准确检测出边缘图像,而且能有效地抑制噪声,是边缘检测的一种较好的实用方法。 相似文献
18.
19.
为精准提取数控机床旋转机械设备故障信息,量化数控机床旋转机械运行路径偏离程度,提出一种基于 VMD 的旋转机械运行路径偏离故障检测方法。分析数控机床旋转机械设备运行频率和振动情况,运用突变检测算法优化采集效率,使用自适应脉冲法采样机械信号;创建约束变分模型,利用遗传算法搜索信号变量最优值,通过 VMD 法分离信号频域分量,提取机械信号故障特征;通过聚类法评估路径偏离水平,构建胶囊网络进行路径偏离故障检测,利用 squash 函数挤压处理胶囊矢量并提升矢量维度,运用特征编码和归一化处理获得高精度偏离故障检测输出值。实验结果表明,所提方法检测的数控机床旋转机械运行路径偏离故障效果较好,且检测效率较高。 相似文献
20.
《Mechanical Systems and Signal Processing》2014,42(1-2):206-224
Fault detection from the vibration measurement data of rotating machinery is significant for avoiding serious accidents. However, non-stationary vibration signal with a large amount of noise makes this task challenging. Multiwavelet not only owns the advantage on multi-resolution analysis but also can offer multiple wavelet basis functions. So it has the possibility of detecting various fault features preferably. However, the fixed basis functions which are not related to the given signal may lower the accuracy of fault detection. Moreover, another major intrinsic deficiency of multiwavelet lies in its critically sampled filter-bank, which causes shift-variance and is harmful to extract the feature of periodical impulses. To overcome these deficiencies, a new method called customized redundant multiwavelet (CRM) is constructed via increasing multiplicity (IM). IM is a simple method to design a series of changeable multiwavelet which are available for the subsequent optimization process. By the rule of the envelope spectrum entropy minimum principle, optimal multiwavelet is searched for. Based on the customized multiwavelet filters, the filters of CRM can be calculated by inserting zeros. The proposed method is applied to analyze the simulation, gearbox and rolling element bearing vibration signals. Compared with some other conventional methods, the results demonstrate that the proposed method possesses robust performance in detecting fault features of rotating machinery. 相似文献