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基于EMD和功率谱的齿轮故障诊断研究 总被引:8,自引:7,他引:8
提出了一种基于经验模态分解EMD(Empirical Mode Decomposition)的齿轮裂纹故障诊断的新方法。EMD方法具有自适应的信号分解和降噪能力,EMD是先把时间序列信号,分解成不同特征时间尺度的固有模态函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF),然后通过选取表征齿轮裂纹故障的IMF分量进行功率谱分析,就可提取齿轮故障振动信号的特征。齿轮故障实验信号的研究结果表明:该方法能有效地识别齿轮的齿根裂纹故障。 相似文献
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柴油机气缸盖振动信号是一种典型的非平稳时变信号,用传统的时频分析难以得到满意的效果,用时域区间分析难以实现实时诊断,而小波分析则存在小波基函数选择困难等问题。本文采用经验模式分解EMD方法对振动信号进行分解,得到固有模态函数IMF,对每一个IMF分量分别建立AR模型,以模型的自回归参数和残差的方差作为特征向量,用支持向量机SVM进行分类,判断柴油机的工作状态和故障类型。实验结果分析表明,该方法即使在小样本情况下也能准确有效地诊断柴油机故障,能实现故障的实时自动化诊断。在不同转速时,需选用新转速工况下的数据作为训练样本,以保证分类准确率。 相似文献
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基于EMD分解和奇异值差分谱理论的轴承故障诊断方法 总被引:5,自引:0,他引:5
针对故障轴承振动信号中含有强烈的背景噪声,难以提取故障频率的现实情况,提出了基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和奇异值差分谱的轴承故障诊断方法.首先通过EMD方法将非平稳的原始轴承振动信号分解成若干个平稳的本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF);由于背景噪声的影响,从各个IMF的频谱中难以准确地得到故障频率.对IMF分量构建Hankel矩阵并进行奇异值分解,进一步找到奇异值差分谱,根据奇异值差分谱理论对某个IMF分量进行消噪和重构,然后再求其频谱,便能准确地得到故障频率.实验结果表明,提出的方法能有效地应用于轴承的故障诊断. 相似文献
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针对滚动轴承早期微弱故障特征难以提取的问题,提出基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)与最大峭度解卷积(Maximum Kurtosis Deconvolution, MKD)的滚动轴承故障特征提取方法。利用EMD方法分解振动信号得到一组固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),然后根据时域峭度和包络谱峭度,筛选出敏感IMF分量进行信号重构。然后对重构信号进行最大峭度解卷积处理以增强故障信息,最后得到包络功率谱,从而获得轴承故障特征频率信息。通过实验台信号验证了所述方法的有效性及优点。 相似文献
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基于EMD与谱峭度的滚动轴承故障检测改进包络谱分析 总被引:3,自引:7,他引:3
针对滚动轴承故障振动信号的调制特征和传统包络分析法的缺陷,提出一种基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)和谱峭度(Spectrum Kurtosis,简称SK)的改进包络谱滚动轴承故障诊断方法。该方法首先对滚动轴承故障振动信号进行经验模式分解,将其分解为多个固有模式函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)之和,然后对各IMF分量傅里叶变换后取其绝对值,并计算其谱绝对值平方包络,在此基础上再计算不同频带IMF分量谱平方包络的峭度,最后利用谱峭度的滤波器作用,选取由轴承缺陷所引起的共振频率所在频带的IMF分量,自动构建最佳包络来进行故障诊断。将该方法应用到滚动轴承内圈缺陷的仿真故障数据和实际数据中,分析结果表明了该方法的有效性。 相似文献
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准确的AR模型能够较好地揭示信号中蕴含的状态特征变化的信息,然而,AR模型对系统的状态变化十分敏感,多个动态变化的源信号的耦合必然会影响其估计结果。基于此,提出了一种基于盲源分离和AR谱估计的旋转机械故障诊断方法。首先,利用盲源分离的方法从混合观测信号中恢复各机械振动源信号;然后,将非平稳性的故障信号通过经验模态分解得到各本征模态函数;最后,对经验模态分解得到的平稳的本征模态函数进行AR谱估计,提取振动信号的故障特征信息。通过仿真研究和实验分析验证了该方法在旋转机械故障诊断中的有效性和可行性。 相似文献
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为解决实际测试中轧机传动系统关键点处动态扭矩不易同时测量的难题,提出一种扭振信号拓扑网络的轧机动态扭矩测量方法。通过把扭振计算的力矩和转角位移看作系统的输入输出信号,依据拓扑思想,建立信号之间的扭振信号拓扑网络模型。把有限实测点的测试数据代入扭振信号拓扑网络模型,可获得传动系统中其它关键点处的扭振参数值。轧机实际现场扭矩测试和数据分析处理结果验证了理论推导的正确性。这为轧机现场监测中不易同时布置传感器且非同轴的关键测点的振动参量获取提供了有效方法。通过编制程序可以实现轧机扭振在线监测和故障分析,从而保证轧机正常平稳运行。 相似文献
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提出一种基于Hilbert谱奇异值的故障特征提取方法,将其与支持向量机结合应用于轴承故障诊断。利用小波阈值降噪的方法对拾取的轴承故障振动信号进行滤波降噪,然后利用经验模式分解将降噪信号分解为若干个IMF分量之和,对每个IMF分量进行Hilbert变换得到振动信号的Hilbert谱,对Hilbert谱进行奇异值分解得到反映轴承状态特征的奇异值序列,再利用奇异值作为特征向量,应用支持向量机进行轴承故障诊断,并对不同核函数的诊断结果进行了分析比较。对正常轴承、内圈故障、外圈故障、滚动体故障的实际信号的诊断验证了该方法可的有效性。 相似文献
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提出了一种基于部分集成局部特征尺度分解(Partly ensemble local characteristic-scale decomposition,PELCD)、拉普拉斯分值(Laplacian score,LS)特征选择和基于变量预测模型模式分类(Variable predictive model based class discrimination,VPMCD)的滚动轴承故障诊断模型。PELCD是新提出的一种基于噪声辅助数据分析方法,克服了局部特征尺度分解的模态混淆问题,与传统的基于噪声辅助数据分析方法相比有一定的优越性,论文将其应用于滚动轴承振动信号的预处理。之后提取振动信号PELCD分量的时域和频域统计特征及振动信号的时频联合域特征;同时为了降低特征向量维数,提高诊断效率,采用LS优化特征向量。再将优化的特征向量输入到VPMCD分类器进行训练和测试。滚动轴承实验数据分析结果表明该模型能够有效地诊断故障程度和故障类型。 相似文献
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基于小波去噪和EMD的信号瞬时参数提取 总被引:14,自引:1,他引:13
为了消除随机噪声对经验模式分解(EMD)质量的影响,提出利用小波去噪作为EMD的预处理,并结合希耳伯特变换提取信号瞬时参数的方法。研究了经验模式分解与希耳伯特变换相结合的提取信号瞬时参数的EMD/HS法,并针对随机噪声的影响,提出了基于阈值的正交小波变换去噪法。理论分析及仿真结果表明,该法克服了直接运用EMD分解中由于大量噪声带来的不必要的干扰,减少了EMD的分解层数以及累积边界效应对信号分析的影响,提高了瞬时参数提取的时效性和准确性。 相似文献