共查询到18条相似文献,搜索用时 703 毫秒
1.
2.
基于时延相关及小波包系数熵阈值的增强型共振解调方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对滚动轴承等旋转机械早期微弱损伤性故障,提出一种基于时延相关及小波包系数熵阈值的增强型共振解调方法,以解决传统共振解调技术中共振带难以确定的问题.该方法对原始故障信号做时延相关预处理,然后进行小波包分解,求出各叶结点系数香农熵,依据熵值谱图,设定有效阈值来取舍叶结点系数,重构信号并做频谱分析,有效确定并提取故障信号共振带,对共振带进行包络解调分析,有效提取出机械设备早期微弱损伤性故障的冲击特征.滚动轴承试验数据分析结果表明该方法的可行性和有效性. 相似文献
3.
应用小波包和包络分析的滚动轴承故障诊断 总被引:10,自引:2,他引:10
提出了一种基于小波包分析、频带能量分析和包络分析相结合的滚动轴承故障诊断方法.首先利用小波包将滚动轴承振动信号分解到不同的节点上.然后求出各频率段的能量,根据频带能量的变化情况,找出滚动轴承的故障所在的频带.最后对故障频带的重构信号做包络谱,将谱峰处的频率同滚动轴承的故障特征频率进行对比分析,诊断出滚动轴承的故障.通过对试验中采集到的滚动轴承振动信号进行分析,证明了该方法在滚动轴承故障诊断中的有效性. 相似文献
4.
针对滚动轴承早期故障特征信息十分微弱难以提取以及可调品质因子小波变换(tunable Q-factor wavelet transform,简称TQWT)参数设置依赖使用者经验的问题,提出改进的TQWT的滚动轴承早期故障诊断方法。首先,设定Q因子的区间范围,利用TQWT对滚动轴承故障振动信号进行分解得到若干个分量;其次,对各分量进行包络导数能量算子解调,在能量谱中根据特征频率强度系数这一指标自适应地确定TQWT的最佳分解参数,实现对故障信号的最优分解;最后,通过对最佳分量的包络导数能量谱分析即可准确地提取到轴承故障特征信息。通过对仿真信号、实验数据以及工程案例分析表明,该方法能够有效提取滚动轴承早期微弱故障特征并准确判断出滚动轴承故障类型,具有一定的工程应用价值。 相似文献
5.
《振动、测试与诊断》2020,(2)
针对滚动轴承早期故障特征信息十分微弱难以提取以及可调品质因子小波变换(tunable Q-factor wavelet transform,简称TQWT)参数设置依赖使用者经验的问题,提出改进的TQWT的滚动轴承早期故障诊断方法。首先,设定Q因子的区间范围,利用TQWT对滚动轴承故障振动信号进行分解得到若干个分量;其次,对各分量进行包络导数能量算子解调,在能量谱中根据特征频率强度系数这一指标自适应地确定TQWT的最佳分解参数,实现对故障信号的最优分解;最后,通过对最佳分量的包络导数能量谱分析即可准确地提取到轴承故障特征信息。通过对仿真信号、实验数据以及工程案例分析表明,该方法能够有效提取滚动轴承早期微弱故障特征并准确判断出滚动轴承故障类型,具有一定的工程应用价值。 相似文献
6.
滚动轴承故障特征信息的自动提取方法研究 总被引:4,自引:2,他引:4
提出基于小波包分析和包络检测的滚动轴承故障特征信息的自动提取力法。根据滚动轴承的故障冲击能激起轴承座或其他机械零部件产生共振的特性,对轴承振动信号进行快速傅里叶变换FFT分析,在频谱图中自动识别高频共振频带。然后利用小波包分析可以在全频带内把信号分解到相邻的不同频带上的特性,对滚动轴承的振动信号进行小波包分解,自动提取共振频带上的信号并进行重构。最后,对重构后的信号进行包络检波,实现滚动轴承故障特征信息的自动提取。通过对实际滚动轴承振动信号的分析,发现这种方法能非常有效地检测和诊断滚动轴承的故障. 相似文献
7.
《中国工程机械学报》2017,(2)
传统方法很难对滚动轴承的早期微弱故障进行有效诊断.共振稀疏分解是一种基于多字典库的稀疏分解方法,可以同时分解出滚动轴承故障信号中的瞬态冲击成分及其持续震荡成分(工频及其谐频成分).该方法在对滚动轴承早期微弱故障信号进行自适应滤波降噪(采用Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD方法)基础上,对处理后的信号进行共振稀疏分解分析,分别构建高、低品质因子小波基函数字典库,并利用形态学分析方法建立信号稀疏表示的目标函数,进而实现对滚动轴承发生故障时具有低品质因子的瞬态故障成分及其他持续振荡高品质因子噪声成分的成功分离.对分离得到的低品质因子信号成分进行包络解调分析,进而得到较好的故障提取特征结果.通过实验验证了所述方法的有效性. 相似文献
8.
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
9.
针对滚动轴承故障种类繁多,故障信号特征不明显的问题,提出了一种小波包能量与卷积神经网络相结合的滚动轴承故障判别方法.首先对原始振动信号进行小波包分解,其次求取分解后各个子带信号的能量,归一化后得到一组特征向量,最后将该特征向量作为卷积神经网络的输入,进而判断输入信号所对应的故障类型.为验证所提方法的有效性和优越性,采用美国凯斯西储大学轴承数据集,将所提出的方法与另外两种故障诊断算法进行对比.在不同工况情况下的对比试验结果表明,小波包能量特征提取方法,能够有效提取出原始信号故障特征.相较于常见的卷积神经网络的故障诊断方法,所提方法能够有效提高故障识别准确率,且速度快、稳定性好. 相似文献
10.
基于复合信号处理的滚动轴承早期微故障诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对滚动轴承早期故障的微弱信号检测问题,将小波包、谱峭度和包络分析三者相结合,提出一种新的故障诊断方法,该方法首先通过小波包降噪提取原始含噪信号中的高频成分并提高信噪比,然后对降噪后的重构信号应用谱峭度理论来确定合适的带通滤波参数,最后对带通滤信号进行包络解调而得出故障特征频率信号,从而实现滚动轴承的早期微弱故障诊断。对基于小波包和谱峭度的故障诊断法在滚动轴承故障诊断中的应用进行了研究,实验结果表明该方法可以有效抑制背景噪声,提取有用故障信息,为滚动轴承的故障诊断提供了一种切实可行的方法。 相似文献
11.
根据故障信号特征和小波包变换多尺度分解性质选取小波包分解层次,得到能正确地反映风机的运行状态的特征向量;参照特征向量的组成方法,提出并构建基于小波包分析的韶钢4号风机典型故障特征表。对待检信号选用db10小波进行6层小波包分解,利用待检状态的特征向量与典型故障特征表,通过模糊模式识别方法进行风机故障诊断。 相似文献
12.
13.
根据滚动轴承振动信号的性质,提出了一种基于小波包系数、峭度最大值原则及包络谱分析的滚动轴承故障自动诊断方法.首先,用小波包将信号分解到不同的频段上,再对不同频段的小波包系数计算其峭度值;然后,根据峭度值最大原则,自动确定由轴承缺陷所引起的共振频率所在的频带;最后,对该频带的小波包系数进行包络谱分析,以确定故障频率.此方法能够提高滚动轴承故障诊断的可靠性和便捷性. 相似文献
14.
15.
基于小波包变换与样本熵的滚动轴承故障诊断 总被引:3,自引:0,他引:3
针对滚动轴承振动信号的不规则性和复杂性可以反映轴承故障的发生和发展,提出一种基于小波包变换与样本熵的轴承故障诊断方法。样本熵可以较少地依赖时间序列的长度,将轴承振动信号进行3层小波包分解,利用分解得到的各个频带的样本熵值作为特征向量,利用支持向量机对轴承故障进行分类。对轴承内圈故障、滚动体故障和外圈故障3种故障及不同损伤程度的实测数据进行实验,结果表明该方法取得较高的识别率,具有一定的工程应用价值。 相似文献
16.
提出了一种小波包-AR谱估计和计算散度相结合的汽车变速器轴承故障特征提取方法.将6种不同磨损状况下的变速器轴承振动信号进行小波包分解,重构各频段信号并进行自回归(auto regressive,简称AR)谱估计,最后计算各故障轴承到新轴承之间的散度值.试验结果表明,不论是轴承的轴向间隙,还是径向间隙差异及疲劳剥落,在小波包-AR谱的谱图上均有明显的反映,该方法可以有效提取出汽车变速器轴承振动信号中的故障特征. 相似文献
17.
18.
针对平稳自回归模型无法准确描述滚动轴承振动信号的非平稳性,提出一种结合小波包分解与自回归模型的故障特征提取方法,以提取能准确反映轴承运行状态的特征向量。首先,通过小波包变换对滚动轴承运行时产生的非平稳振动信号进行分解,得到一系列刻画原始信号特征的系数;然后,利用自相关算法对各系数建立自回归模型,并将自回归模型的参数作为特征向量;最后,采用支持向量机分类器对提取的特征向量进行故障分类,从而实现滚动轴承的智能故障诊断。仿真结果表明该方法的有效性。 相似文献