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针对采煤机截割部轴承故障信号噪声和干扰大、为非平稳信号、难于实现复合故障分离等问题,提出基于低秩稀疏分解的采煤机轴承复合故障分离。首先,将混合信号经低秩稀疏分解后得到低秩组分和稀疏组分,利用快速独立成分分析(Fast-ICA)将低秩组分还原得到一组故障源信号;其次,利用经验模态分解(EMD)将稀疏组分分解为频率层次不同的内涵模态函数,计算内涵模态函数的频率成分,将内涵模态函数中包含微弱故障频谱特征的成分作为另一组源信号;最后,采用Tensor Flow平台对模型进行编程,通过数据集仿真分析和实验验证。该方法可以有效地将轴承内圈、外圈故障和滚动体故障分离开,为采煤机轴承复合故障分离提供了新的思路。 相似文献
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在大型旋转机械故障诊断中,由于故障源数动态变化,无法准确估计源数并有效分离出故障源.针对这一问题,采用拓展四阶累积量矩阵估计动态故障源数,并根据源信号数与传感器数的关系,选择相应的盲源分离算法实现自适应盲源分离.实验结果表明,该源数估计算法能有效地估计出包括欠定情况下的动态故障源数,自适应盲源分离算法能有效地实现正定、超定与欠定盲源分离的故障诊断. 相似文献
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机械噪声故障诊断的难度在于实际检测的噪声是多个设备或零部件噪声信号的混合,信噪比低,基于二阶统计量盲源分离算法的故障噪声诊断技术,利用二阶协方差矩阵的联合对角化,从测量噪声中分离出感兴趣故障噪声进而提取特征,但该算法抗干扰噪声性能差。本文利用多个协方差矩阵平滑滤波后的矩阵进行白化,进一步提高了抗干扰噪声能力,在样本数据较少时仍能实现较好的盲源分离效果,仿真实验证实了该算法的有效性。 相似文献
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针对变转速齿轮箱故障振动信号调制边频带难以识别的问题,提出一种基于多尺度线调频基稀疏信号分解的阶比分析方法.该方法先采用基于多尺度线调频基的稀疏信号分解方法对齿轮箱振动信号进行分解,提取齿轮的啮合分量与调制边频分量,由啮合分量的时频分布曲线得到瞬时转频估计,再基于获得的瞬时转频对啮合分量与调制边频分量之和进行等角度重采样,将非平稳的分量信号转化为平稳信号,对重采样后的信号进行阶比分析,诊断齿轮故障.与传统的直接对齿轮箱故障振动信号进行阶比分析的方法比较,结果表明,提出的基于多尺度线调频基稀疏信号分解的阶比分析方法抗噪性强,调制边频带识别效果好.仿真算例与应用实例验证了本方法的有效性. 相似文献
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基于局域均值分解的机械故障欠定盲源分离方法研究 总被引:14,自引:0,他引:14
结合局域均值分解(Local mean decomposition,LMD)和盲源分离各自的特点,提出一种基于局域均值分解的欠定盲源分离方法.该方法利用LMD对观测信号进行分解,得到一系列的生产函数分量,将所得到的生产函数(Production functions,PF)分量和原观测信号组成新的观测信号.对构成的新观测信号进行白化处理和联合近似对角化,得到源信号的估计.该方法能有效解决传统的盲源分离方法要求源信号满足非高斯、平稳和相互独立的假设,且要求观测信号数多于源数的不足等问题.仿真结果表明,所提出的方法是有效的,在处理非平稳信号混合的欠定盲分离方面,比传统时频域的盲源分离方法得到了更好的分离效果.将提出的方法应用到滚动轴承的混合故障分离中,试验结果进一步验证该方法的有效性. 相似文献
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针对一维观测矩阵的极度欠定盲分离模型,结合盲源分离和总体经验模式分解的优点,利用总体经验模式分解将单通道信号转化为固有模态矩阵,重组观测矩阵,再通过近似联合对角化实现信号的盲分离。数据仿真说明该方法能提取低信噪比下的轴承故障信息。实验中,对2种不同故障的轴承进行故障诊断,从而进一步证明了该方法的有效性。 相似文献
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基于时频分析的欠定信号盲分离与微弱特征提取 总被引:2,自引:0,他引:2
盲源分离对于多振源信号的故障诊断与识别是一种有效的方法,但是传统的盲源分离算法都是针对观察信号大于或等于源信号的情况,但对于观察信号小于源信号的欠定盲分离问题,这在很大程度上制约了盲源分离的实际应用。通过应用经验模式分解和时频分析对非平稳信号分析的优势,提出基于时频分析的欠定盲源分离方法进行设备微弱特征提取。对振动信号进行经验模式分解,并根据分解得到的内蕴模式分量估计源信号个数并选择最优的观察信号,将振动信号与选择的最优观察信号组成新的观察信号进行基于时频分析的盲源分离,通过对仿真信号和齿轮箱实测信号进行验证分析。并与基于独立分量分析的盲源分离算法进行对比,研究表明基于时频分析的盲源分离对混合信号具有更好的分离效果,能够较好地对微弱特征进行提取。 相似文献
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齿轮传动系统是保障机车安全稳定运行的最重要的关键装备之一,其运行状态具有时变性、不可预知性和动态联动性等特点,采用传统故障诊断方法进行故障特征获取仍然存在误诊、漏诊等现象。稀疏盲分离是一种能够在信号传输通道有限的情况下,依据正交基映射将多元非线性信号有效分离的软计算方法。但是在实际工况中,机车齿轮故障数据往往是微弱性和不确定性的,从而导致稀疏分离后的源信号特征无法准确诊断故障。因此,提出一种基于变尺度经验模态分解的自适应时变盲分离方法,利用稀疏化处理和迭代筛选进行分离获取故障源,通过调整时间跨度获取最优本征模态函数,删除冗余因素,有效提高故障特征识别准确率。通过仿真试验数据验证,进一步表明了该方法在低信噪比状态下快速准确获取故障特征的有效性,能够为铁路运输的状态检测和故障诊断提供关键技术。 相似文献
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针对以往稀疏盲信号分离算法中恢复源信号时所采用的线性规划或最短路径法计算相对复杂,提出了一种基于子空间法的机械故障欠定盲源信号恢复方法。该算法假设源信号由两个正交向量构成:其中一个向量位于混叠矩阵A的行空间中,另一个位于A的零空间中,位于行空间中的向量可以通过A的Moore-Penrose伪逆得到,位于零空间中的向量通过贝叶斯估计得到。新算法容易实现,分离速度快,能够很好地满足盲分离对速度的要求。将其用于实测齿轮故障信号的盲分离,研究表明该方法能够分离齿轮系统的典型故障,取得了较好效果。 相似文献