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基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法的研究 总被引:3,自引:1,他引:2
介绍了小波分析的基本理论,并将小波分析应用于轴承的故障诊断。通过对实验数据的分析和处理,提取出了故障特征,并准确地对故障进行了定位。这种方法取得了良好的诊断效果,适合于滚动轴承的故障诊断。 相似文献
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基于小波分析的滚动轴承故障诊断 总被引:4,自引:0,他引:4
针对滚动轴承故障的非平稳振动信号,提出了一种结合峭度和小波函数的时-频分析方法.该分析方法应用Matlab软件对包含滚动轴承故障信息的信号进行了小波分解和重构,并通过Hilbert变换进行了解调和细化频谱分析.实验结果显示,该分析方法可以有效地把轴承中的故障信息成分检测出来,从而快速地判断出轴承的故障类型. 相似文献
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为了在滚动轴承故障诊断中获得更好的效果,详细研究了小波包分析的原理,提出了基于小波包分析的滚动轴承特征向量提取算法,并利用这一算法对齿轮箱的滚动轴承在正常工况下的振动信号和故障工况下的振动信号进行了10层小波包分解处理.将处理后的图像和相同信号傅里叶变换后的频谱图进行了比较,证明本算法能够较好地分辨出滚动轴承的工作状况是否正常,具有一定的理论价值和现实意义. 相似文献
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小波分析在滚动轴承故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文阐述了基于小波分析的快速傅里叶变换应用轴承故障诊断的原理,介绍了该方法在减速器滚动轴承故障诊断中的应用,给出了几种频谱图。 相似文献
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小波分析在滚动轴承故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文阐述了基于小波分析的快速傅里叶变换应用于轴承故障诊断的原理,介绍了该方法在减速器滚动轴承故障诊断中的应用.给出了几种频谱图. 相似文献
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提出了结合独立分量分析(ICA)和小波变换进行滚动轴承故障诊断的方法。在设计的系统平台上,首先对冲击脉冲信号进行预处理,使信号较好地满足独立分量分析的前提条件。然后,应用独立分量快速算法分离故障轴承的冲击脉冲信号,通过小波快速算法完成信号重构,实现滚动轴承故障的识别。实验结果表明,利用独立分量分析方法提取的故障状态特征向量与小波快速算法相结合可以有效、准确地识别滚动轴承的故障信号。 相似文献
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利用小波变换将滚动轴承故障振动加速度信号分解到不同尺度,对包含有故障特征频率的小波系数进行Hirbert变换解调,最后对解调后的信号进行频谱分析获取轴承故障特征信息.实例分析表明,利用小波变换进行滚动轴承内圈故障诊断具有良好的诊断效果. 相似文献
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基于小波包和AR谱分析的滚动轴承故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性,提出了一种基于小波包和AR谱分析的滚动轴承故障诊断方法.该方法对系统输出信号进行小波包分解,然后进行重构,再对重构信号进行AR谱分析,从而提取出故障特征频率.试验结果表明,这种方法能有效地提取滚动轴承的故障特征,诊断其故障. 相似文献
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连续小波变换在滚动轴承故障诊断中的应用 总被引:8,自引:2,他引:8
采用连续小波分析的方法对滚动轴承振动和速度信号进行处理,提取滚动轴承故障特征。通过对滚轴承在正常、内圈剥落、外圈剥落及滚动体落情况下的振动加速度信号进行分析,验证了这种方法的有效性。 相似文献
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基于关联维数的滚动轴承故障诊断的研究 总被引:4,自引:1,他引:3
针对滚动轴承系统产生的非线性振动信号的特点,提出用关联维数来描述轴承振动信号的工作状态,进而对其进行故障诊断的方法。同时详细讨论了关联维数的计算方法,并对由轴承系统产生的非线性振动信号进行了关联维数的定量计算。实验表明,滚动轴承不同工作状态由不同的动力学机理产生,其关联维数明显不同。以关联维数作为滚动轴承的工作状态监测的依据,可以为提高滚动轴承故障诊断的准确率提供了一种有效的新方法。 相似文献
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滚动轴承故障特征的时间—小波能量谱提取方法 总被引:14,自引:1,他引:14
振动信号中的周期性冲击现象是诊断滚动轴承各元件故障的重要依据之一,针对滚动轴承故障特征,在小波变换理论基础上提出一种时间—小波能量谱信号处理方法,它能够有效地提取出振动信号中冲击成分的时域和频域特征。利用时间—小波能量谱方法分析正常、外圈故障、内圈故障、滚珠故障等四种状态下滚动轴承的振动信号,并与传统的包络解调分析方法进行对比分析。时间—小波能量谱不仅可以有效提取出冲击特征明显的滚动轴承外圈故障,还能提取出内圈、滚珠等信号特征微弱的滚动轴承故障,而包络解调分析方法只能提取出外圈故障特征而不能提取出滚珠故障、内圈故障特征。结果表明,时间—小波能量普比包络解调分析方法更能有效地提取出振动信号中的冲击信号成分。 相似文献
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BP神经网络在滚动轴承早期故障诊断中的应用 总被引:4,自引:1,他引:4
滚动轴承是旋转机械中应用普扁而又易损的元件之一,其故障在机械故障中占有很大的比例.因此,轴承故障诊断、特别是早期诊断很受重视.本文将神经网络应用于轴承早期故障诊断,简要说明了BP神经网络的基本原理、算法及特点,介绍了实验数据的分析过程和参数选择原则.实验结果表明,选择适当的网络结构进行训练、学习和检验,可以把良好轴承、内环缺陷轴承、外可缺陷轴承、滚子缺陷轴承及具有三种综合缺陷的轴承区分开来,并能初步估计出缺陷的大小. 相似文献