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基于谱相关的齿轮振动监测技术研究 总被引:2,自引:2,他引:0
摘要:齿轮振动信号的特征循环频率具有谐频成分,谐频循环频率簇对应的谱线相关性综合反映了系统中的某种啮合振动或调制现象。以此理论为基础,本文提出了啮合振动监测因子和调制监测因子两种累积能量因子,利用单一传感器采集得到的信号,以全频段信息为依据,进行振动信息的抽取和剥离,实现针对性的齿轮振动监测。实例分析结果证实了基于谱相关的状态监测技术具有较高的灵敏性,能够初步判断系统中的故障所在。 相似文献
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定义了二阶定向循环平稳统计量,提出了基于二阶定向循环平稳的信号分析方法。该方法将用于单通道实信号分析的二阶循环统计量扩展到复信号,并定义了正交双通道融合复信号的定向循环自相关、定向循环谱相关密度。为了验证该方法,利用转子试验台模拟滑动轴承旋转机械的油膜失稳故障以获取数据,分析结果表明该方法不仅能够提取系统在某一截面内的周期性振动特征,而且能够揭示转子在指定循环频率处的旋向。此外二阶定向循环谱相关密度在指定频率处的切片能显示更加丰富的转子频率耦合调制信息,试验结果验证了该方法的有效性。
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滚动轴承振动信号的幅值谱往往在整个频带上都存在着均匀分布的噪声频率干扰,难以用一般的滤波方法去除,这对轴承实际振动频率成分的识别有很大的影响。通过对ART-2神经网络的分析,指出了在信号中的特征信息相对较强,而噪声相对较弱的情况下,利用ART-2可以对信号中的特征信息成分进行增强,并对噪声进行充分抑制。利用这一原理,实现了对轴承振动信号幅值谱的清晰化提取。对13个轴承振动信号幅值谱的处理实例表明,这种方法获得的模式中轴承实际振动频率成分被清晰地提取了出来,而均布噪声频率则被充分抑制。进一步研究了ART-2的警戒系数对幅值谱清晰化处理效果的影响。并对这种影响机理进行了解释。 相似文献
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田田郭瑜杨新敏邹翔陈鑫 《振动与冲击》2023,(16):202-208
针对振动传感器安装受限的场合,结合编码器信号的优势,以编码器瞬时角速度(instantaneous angular speed, IAS)为信号,提出一种基于编码器IAS信号诊断特征(diagnostic feature, DF)指标的循环谱相关(cyclic spectral correlation, CSC)优化解调频带选取算法。首先利用向前差分法估计编码器信号获得轴承的IAS信号,并利用CSC得到IAS信号的双变量谱;然后按照初始子频带带宽为循环频率积分区间得到子频带改进包络谱(improved envelope spectrum, IES),并计算子频带IES的DF数值获得DF曲线;再通过评判DF数值合并子频带得到优化解调频带;最后利用包络分析提取滚动轴承故障特征阶次。通过仿真和轴承实测数据验证了所提方法的有效性。 相似文献
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谱相关密度分析在轴承点蚀故障诊断中的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
利用谱相关密度提取轴承故障特征时需要在循环频率域和频率域上同时兼顾高分析带宽和高分辨率,从而使得该方法的计算量庞大,难以达到较高的分析精度.鉴于此,首次在循环平稳分析中引入解析的思想,利用解析形式的谱相关密度在循环频率域不存在高频特征的特点,提出运用时域选抽技术,在保证分辨率的同时降低分析带宽,减少计算量,从而得到更好的分析效果.本文以一般调幅信号解析形式的谱相关密度分析为基础,对滚动轴承点蚀故障模型进行了分析,推导了其谱相关密度分析的理论结果,给出具体的算法实现.仿真调幅模型和实际轴承故障信号,证实了理论分析的正确性和算法的可行性,同时也验证了谱相关密度分析对调幅特征的提取能力. 相似文献
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轮轨相互作用产生的振动信号 ,二阶统计特性呈现周期性 ,是循环平稳信号。本文利用循环平稳统计理论 ,分析了二阶统计量循环自相关函数和循环谱密度的特性 ,将其应用于轨道谱特性的研究 ,并与传统方法进行比较 ,显示其在轨道谱数据处理中的优越性。 相似文献
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针对时变工况风电机组齿轮箱振动信号受噪声干扰和频率模糊问题,通过研究无转速下风电机组齿轮箱振动信号与转频波动规律间的联系,提出了基于VMD-SET时变工况的风电机组齿轮箱无转速计阶次跟踪方法。该方法利用变分模态分解(VMD)滤波,利用同步提取变换(SET)对齿轮箱振动信号时频分析,分别从轴承故障时域振动信号中初步提取故障特征频率趋势,从正常齿轮啮合调制时域振动信号中提取啮合频率时频脊线,进一步利用精细化时频脊线交叉解耦优化瞬时频率提取效果,再用提取的转速曲线对轴承故障振动信号进行阶次跟踪,从角域阶次谱中得到故障特征阶次的单根谱线。通过仿真及实验验证了所提方法的优越性和有效性。 相似文献
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轮轨相互作用产生的振动信号,二阶统计特性呈现周期性,是循环平稳信号,本文利用循环平稳统计理论,分析了二阶统计量循环自相关函数和循环谱密度的特性,将其应用于轨道谱特性的研究,并与传统的方法进行比较,显示其在轨道谱数据处理中的优越性。 相似文献
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基于Hilbert边际谱的滚动轴承故障诊断方法 总被引:15,自引:15,他引:15
Hilbert-Huang变换是一种新的自适应信号处理方法,它适合于处理非线性和非平稳过程。通过对信号进行Hilbert-Huang变换,可以得到信号的。Hilbert边际谱,它能精确地反映信号幅值随频率的变化规律。针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于Hilbert边际谱的滚动轴承故障诊断方法。该方法在Hilbert边际谱的基础上定义了特征能量函数,并以此作为滚动轴承的故障特征向量,建立M-距离判别函数来识别滚动轴承的故障类型。对滚动轴承的内圈、外圈故障信号的分析结果表明本方法可以有效地提取滚动轴承故障特征。 相似文献
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针对传统基于单路振动信号的故障识别可靠性较差和传统谱相关方法难以有效处理非高斯噪声的问题,该研究提出了一种基于多传感器振动信号信息融合和广义循环互相关熵谱的轴承故障诊断方法.首先推导了广义互相关熵、广义循环互相关熵和广义循环互相关熵谱密度的计算公式;然后给出了电机轴承故障诊断步骤;再利用轴承外圈故障仿真信号,分析了轴承... 相似文献
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针对故障齿轮振动信号的非平稳特征和包含强烈噪声,很难提取故障特征频率的情况,提出了基于双树复小波和奇异差分谱的故障诊断方法。首先将非平稳的故障振动信号通过双树复小波分解为几个不同频段的分量;由于噪声的影响,从各个分量的频谱中难以准确地得到故障频率。然后对包含故障特征的分量构建Hankel矩阵并进行奇异值分解,求奇异值差分谱曲线,确定奇异值个数进行SVD重构降噪,由此实现对故障特征信息的提取。最后再求希尔伯特包络谱,便能准确地得到故障频率。实验结果和工程应用表明,该方法可以有效地提取齿轮的故障特征信息,验证了方法的可行性和有效性。 相似文献
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角域AR谱技术在齿轮故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
利用时频分布平面内信号能量峰脊与瞬时频率之间的对应关系,对信号瞬时频率进行估计;在此基础上利用代数方法求解鉴相时标积分方程,并对经插值重采样得到的角域信号进角域平均处理,提高了角域信号的信噪比;最后对角域信号进行AR建模实现信号的阶次谱分析。实际测试结果表明:采用角域AR谱技术处理齿轮箱非平稳振动信号,能够有效地避免传统频谱方法无法解决的"频率模糊"现象,克服了传统阶次谱分辨率较低,谱线毛糙,易受噪声及轴频调制影响等缺点,对齿轮箱的早期故障有较好的识别能力。 相似文献