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利用Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang Transformation,简称HHT)对滚动轴承进行故障诊断时,发现振动信号中包含的噪声对诊断结果影响较大。为克服此不足,提出了一种小波改进阈值法与HHT相结合的信号分析方法。该方法首先应用小波改进阈值方法对滚动轴承故障信号进行预处理,然后对去噪后的信号进行经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD),接着选取含有故障信息的本征模函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)分量进行边际谱分析,从而提取出故障特征频率,并判断故障类型。仿真和实验结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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基于隐蔽的系统成败型数据的元件可靠性的极大似然估计和区间估计 总被引:4,自引:1,他引:3
考虑由3个独立工作的成败型元件组成的串联系统,利用隐蔽的系统寿命试验数据求元件可靠性的极大似然估计和区间估计,给出了数值例子。 相似文献
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在考虑随机噪声的情况下,实现了一种基于极大似然估计的多参考点频域模态参数识别方法。该方法采用频响函数的右矩阵分式模型,通过噪声的协方差矩阵对误差向量加权,使用离散时间域中基函数改善数值求解性态。模态参数的估计过程分为两步:首先由基于最小二乘估计的polyLSCF算法获取迭代初值,然后通过Gauss-Newton方法对极大似然函数进行迭代优化,得到精度更高的模态参数识别结果。采用GARTEUR仿真算例对所给出的方法进行了验证,结果表明:在高噪声情况下,利用噪声信息的极大似然估计方法能够显著提高模态参数的识别精度,特别是阻尼的识别精度。 相似文献
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如何利用较少的阵元个数得到比较理想的空间分辨力,准确找到噪声源位置,一直是人们比较关心的问题,因此介绍了基于最大似然估计的辐射噪声源近场定位方法,并利用遗传算法寻求最大似然估计的全局最优解,从而实现噪声源近场定位,其具有比常规聚焦波束形成更高的空间分辨力,且可以有效实现相干声源近场定位。通过计算机仿真详细分析了信噪比、测量距离及基阵孔径对本文算法定位性能的影响,说明了仅利用小孔径基阵就可实现辐射噪声源近场高分辨定位,最后通过湖试实验验证了该方法的有效性,具有一定的工程应用价值。 相似文献
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威布尔分布的环保型电子节能灯寿命的极大似然估计 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种利用改进的极大似然估计法对基于威布尔分布的环保型电子节能灯寿命数据进行分析的方法.该方法利用加速寿命实验获取环保型电子节能灯使用寿命的数据,利用统计学的方法和威布尔分布模型,实现高应力下的实验时间的等效折算.采用改进的极大似然估计,有益于对环保型电子节能灯的寿命数据进行分析. 相似文献
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为了提高滚动轴承的可靠性、及时发现其潜在的故障,提出了一种基于改进马田系统(MMTS)的滚动轴承故障诊断方法。首先利用经验模态分解(EMD)方法对原振动信号进行分解,得到了多个本征模态分量(IMF)并计算基本模式分量的统计特征集。然后,在此基础上构建基准空间(马氏空间),针对马田系统在筛选特征变量时效果不佳、基准空间数据的差异性问题,引入粗糙集(RS)筛选有效特征变量改进马田系统,大幅降低特征向量的维数。最后,计算待诊断信号到基准空间的马氏距离,从而完成滚动轴承的故障诊断。利用滚动轴承振动数据对该模型进行了测试,结果表明,该模型与实际相符,可以准确、有效地识别滚动轴承的故障类型。 相似文献
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用线性预测的方法求出语音信号的LPC(Linear Predictive Coding)谱,然后根据候选的声门激励与LPC谱卷积重构语音信号的短时频谱,当重构频谱与原始语音频谱之间的畸变最小时,声门激励之间的间隔为基音周期.为了提高计算效率,采用频域动态搜索的方法搜索基音周期的候选值.数值实验表明,采用线性预测和极大似燃估计 (Maximum Likelihood, ML)的基音检测算法可保留更多的基音信息,并能有效地减少基音检测的错误,并且该算法比传统的ML法有更强的鲁棒性. 相似文献
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对3种抽样方式讨论了余重对数二元回归概率模型的极大似然估计和极大惩罚似然估计。并对数据及模型作了进一步的推广。 相似文献
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滚动轴承早期微弱故障特征信号往往淹没于系统噪声信号中而难于识别,奇异值分解技术(SVD )可以有效降低噪声水平,提高周期成分的提取能力,盲源分离技术可以分离故障源信号并提取故障特征。本文将奇异值分解技术和盲信号分离技术的优势应用于滚动轴承故障诊断,利用奇异值分解降噪特性消除系统信号中的混合噪声,对降噪后的信号通过盲信号分离技术进行盲源分离,提取出原始故障信号。数值仿真及实验结果表明,该方法可以成功地分离出滚动轴承实测信号的典型故障,提高滚动轴承故障诊断的效果。 相似文献
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周期性冲击是判断滚动轴承局部损伤故障的关键特征,如何提取周期性冲击及其重复频率是轴承故障诊断中的关键问题。Teager能量算子能够估计产生信号所需的总机械能,对信号的瞬态变化具有良好的时间分辨率和自适应能力,在检测信号冲击特征方面具有独特优势。为了提取滚动轴承故障的特征频率,针对滚动轴承故障振动信号中的瞬态冲击特点,提出了基于Teager能量算子的频谱分析方法,利用Teager能量算子提取轴承故障引起的周期性冲击,通过瞬时Teager能量的Fourier频谱识别轴承的故障特征频率。分析了滚动轴承故障仿真信号和实验测试信号,并和包络谱方法进行了对比分析,准确诊断了滚动轴承元件故障,验证了该方法的有效性 相似文献
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针对滚动轴承故障信号非平稳非线性且易受背景噪声干扰的特点,结合深度学习的优势,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的滚动轴承故障诊断法。将不同故障下多个传感器测得的1维(1D)振动信号转化为2维(2D)灰度图像作为网络输入,并将其分为训练集和测试集;将训练集输入卷积神经网络进行训练,自动提取其中的特征;测试集被用于验证学习完毕的网络的有效性,实现滚动轴承故障识别。该方法不依赖于人为经验和信号处理技术进行预先的信号特征提取,实验数据分析表明,相比于经典的支持向量机和概率神经网络方法,提出的方法识别准确率更高且更稳定。 相似文献
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共振解调作为滚动轴承常用的故障诊断方法,存在带通滤波器参数难以确定的缺点,针对此缺点以及滚动轴承早期故障信号信噪比低的问题,结合最小均方误差估计方法(MMSE)和基于谱峭度的共振解调方法,并将其应用于滚动轴承早期微弱故障诊断中。首先用MMSE方法抑制白噪声来提高信噪比,然后利用谱峭度自适应确定最优带通滤波器参数,最后对带通滤波后的信号进行能量算子解调谱分析,得出诊断结果。数字仿真信号和实验信号验证了该方法的有效性。 相似文献
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摘要:提出一种从信号时频域提取故障特征的新方法,先将振动信号作Morlet小波变换,再将小波系数顺序划分成多个子列,各子列协方差矩阵的特征值为所需的特征参数。为了更有效地提取信号的振动特性及周期性成分,使用了最小香农熵准则和奇异值分解技术选择Morlet小波参数,并用比较实验证明了参数优化的有效性。状态辨识使用了连续型隐马尔可夫模型,在三种故障程度下分别实现了轴承正常状态,滚动体故障,内圈和外圈故障的正确辨识,平均精度都大于93%。 相似文献
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针对不同损伤程度的滚动轴承内、外圈故障,提出一种基于经验模式分解(EMD)和Lempel-Ziv指标的评估方法。EMD用于高效地分解信号,并结合能量与峭度条件找出蕴含故障本质特征的最优IMF分量,在此基础上分别计算最优IMF及其包络的Lempel-Ziv归一化值,再加权求和得到最终的Lempel-Ziv综合指标。由于EMD消除了噪声干扰,有利于准确揭示轴承恶化情况,并且指标本身受实验条件影响不明显,同时介于0和1的取值方便快速使用。轴承内、外圈故障实验证实:内圈损伤的Lempel-Ziv综合指标随故障加重递减,而外圈损伤相反,随故障加剧递增。同时还分别给出了内、外圈损伤情况下不同故障程度评估的Lempel-Ziv取值区间,能有效用于轴承故障程度的识别。 相似文献
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