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时域波形,直观且易于理解,对于故障成分突出且噪音较小的故障信号,时域波形持征明显,充分利用这些特征突出的时域波形及频谱值,结合设备本身的结构,就可以分析故障的根本原因。本文阐述运用简易仪器发现故障设备的故障特点,再运用数据采集器进行精密诊断,分析其时域波形,得出正确的判断。 相似文献
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建立了非平稳运行工况下行星齿轮箱共振频带内的声音信号解析模型,揭示了齿轮故障特征在声音信号共振频带内的分布规律。根据共振频率不随转速变化的特点定位了齿轮箱共振频率,为在共振频带内提取齿轮故障特征奠定基础。针对传统时频分析方法时频分辨率低的缺陷,研究了基于高阶同步压缩变换的时变故障特征提取方法。通过数值仿真和实验信号分析,验证了所提出的声音信号模型与行星齿轮箱故障特征分布规律的正确性,以及利用高阶同步压缩变换方法提取共振频带内行星齿轮箱故障特征的有效性。 相似文献
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提出了一种基于小波分析的HAGC系统传感器故障诊断方法。通过建立系统的MA模型,建立残差信号,利用离散小波变换对残差信号进行多分辨率分析。通过残差信号的故障高低频特性,提取故障敏感特征,实现了传感器故障时间、故障原因、故障程度的诊断。仿真研究表明,该方法凸现故障特征,时域定位准确,不但适用于突变故障,对渐变故障同样有效。 相似文献
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系统研究了面向复杂系统监测时变信号的实时故障检测与识别问题.采用滑窗Mallat小波快速变换克服传统小波变换的时域全局依耐性并提高计算效率,使之适应于实时故障检测;针对时变信号的故障模式识别难题,在故障检测基础上采用改进动态循环神经网络(improved dynamic recurrent neural network,IDRNN)进行智能故障识别.最后将滑动时窗小波检测模块及最优IDRNN网络模块嵌入某型完整卫星姿态控制系统仿真平台进行在线故障诊断.试验结果表明:实时条件下的滑动窗口小波变换与传统小波变换具有一致性,IDRNN对于时变信号识别具有较好的时域泛化能力,将滑窗移动时不变小波方法与IDRNN结合可以实现面向复杂系统监测实时信号的故障检测及复合模式分类. 相似文献
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在热连轧生产过程中会产生大量的数据,使用这些海量数据进行诊断和预报非常困难,运算时间较长,甚至会导致"维度灾难"。因此,需要对特征进行提取,去除冗余和不相关的特征。提出基于主成分分析-深度置信网络(principal component analysis-deep belief network,简称PCA-DBN)的热连轧数据特征提取,采用主成分分析(principal component analysis,简称PCA)对数据集进行特征提取,并将选择出的特征按照贡献率可视化,直观显示提取的特征。二次特征提取采用深度置信网络(deep belief network,简称DBN)对已提取数据集进行二次特征提取。将最终得到的数据集作为粒子群优化的最小二乘支持向量机(particle swarm optimization-least squares support vector machine,简称PSO-LSSVM)对精轧轧制力进行预报的数据集,以检验特征提取的合理性。试验显示,预报相对误差要小于机理模型预报相对误差,说明提取特征比较合理。 相似文献
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基于小波变换的振动波形光滑方法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用小波变换中的“近似”特性,对柴油机的燃烧振动信号进行了光滑预处理,抑制了高频信号的干扰,有效地提高了柴油机各缸燃烧工况的综合诊断精度。 相似文献
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在对尾矿库事故统计分析的基础上,首先选取发生概率最高的漫顶失事作为研究对象,并对不同时期尾矿库的危险源和致灾路径进行了分析,建立了漫顶失事的事件树模型。接着结合事件树模型与可能性理论提出了漫顶失事的水文特征提取流程,从事件树模型的路径分解中提取出高相关的监测参数和相应统计特征,然后采用三角可能性分布函数对参数进行处理,通过仿真确定隶属于漫顶事故的安全特征集。最后对尾矿库状态空间分布进行了实例计算,验证了事件树结合安全特征集进行风险分析的有效性。 相似文献
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小波分析在旋转机械故障诊断中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
简述了小波分析基本原理及其用于故障特征识别的机理,并运用小波分析理论对轴承座松动早期故障成功地进行了特征提取,体现了小波分析的良好性能,为故障识别提供了新的模式样本。 相似文献
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提出了一种基于移频技术的短时傅里叶变换阶比分析算法.该算法利用傅里叶变换在频域的卷积性质,对原始信号在时域乘以e-j2πfit使fi的频谱能量搬迁到零频处,按一定的频率间隔改变fi就可以在零频处得到其他频率的频谱能量,以此来提高短时傅里叶变换在时频分析中的频率分辨率.然后在时频面上进行局部阈值降噪,同时跟踪转速的变化,最终应用到变速机械的阶比分析中.与短时傅里叶变换分析结果对比表明,本文方法可以更加准确地跟踪到实际的转速.实际降速过程中轴承信号利用本文方法进行阶比分析,成功提取到轴承的故障特征频率. 相似文献
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DONG Min LIU Cai 《钢铁研究学报(英文版)》2006,13(4):27-31
By building mathematical model for HAGC (hydraulic automation gauge control) system of strip rolling mill, treating faults as unknown inputs induced by model uncertainty, and analyzing fault direction, an unknown input fault diagnosis observer group was designed. Fault detection and isolation were realized through making ob- server residuals robust to specific faults but sensitive to other faults. Sufficient existence conditions and design of the observers were given in detail. Diagnosis observer parameters for servo-valve, cylinder, roller and body rolling mill were obtained resoectively. The effectiveness of this diagnosis method was oroved bv actual data simulations. 相似文献
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针对转子不平衡故障和滚动轴承微弱损伤性故障的复合故障诊断问题,提出了一种基于经验模式分解的故障诊断方法,进行复合故障的耦合特征分离和轴承损伤性故障信号特征提取研究.该方法首先通过经验模式分解将复合信号分解为若干个本征模函数(intrinsic mode function,IMF);然后通过计算各IMF与原始复合信号的相关系数确定包含故障特征信息的主要成分,除去虚假分量;最后针对主要成分中的低频成分进行频谱分析提出转子故障特征,针对主要成分中的高频成分进行Hilbert包络解调提取调制故障特征,即轴承损伤性故障特征.仿真及实验结果表明该方法的有效性和实用性. 相似文献