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针对滚动轴承早期故障冲击特征微弱,背景噪声干扰严重,冲击特征难以提取,本文提出了一种基于最大相关峭度解卷积(Maximum correlation kurtosis deconvolution,简称MCKD)与1.5维Teager能量谱相结合的滚动轴承故障诊断方法。由于轴承出现故障时其信号表现为周期性冲击,根据这一特性,本文首先利用MCKD的提取淹没在噪声信号中的周期性冲击特征成分,对原始信号进行降噪;然后再利用1.5维Teager能量谱得出信号的故障特征信息,并将该方法与谱峭度方法进行对比,通过仿真信号与实测信号验证了该方法的有效性和可行性。 相似文献
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滚动轴承出现早期故障时,故障特征十分微弱,伴随严重的噪声干扰导致其故障特征难以识别,针对这一问题,提出了一种总体局部均值分解(Ensemble Local Mean Decomposition,ELMD)和1.5维谱相结合的滚动轴承故障诊断新方法。该方法首先运用ELMD对振动信号进行分解,得到一系列乘积函数(product function,PF)分量,然后根据峭度准则以及相关系数准则提取一个包含主要故障信息的PF分量,最后对提取的PF分量进行1.5维谱分析,通过分析谱图中突出成分以确定轴承故障类型。通过仿真信号和工程实验数据分析验证了该方法的有效性。 相似文献
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针对滚动轴承早期故障冲击信号微弱,强噪声干扰下故障特征难以提取等问题,提出了基于总体平均经验模态分解(EEMD)与1.5维谱的滚动轴承故障诊断方法。由于经验模态分解(EMD)在对信号进行分解时容易产生模态混叠现象,引入总体平均经验模态分解(EEMD)。首先将最小熵解卷积(MED)作为前置滤波器,对原始信号进行降噪处理,再利用1.5维谱对经过EEMD分解得到的较为敏感的本征模态函数进行分析,得到各个分量的1.5维包络谱,最终判断轴承是否存在故障。通过仿真信号及实验信号验证了文中所论方法的可行性和有效性。 相似文献
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针对强背景噪声下滚动轴承微弱故障信号特征难以提取的特点,提出了一种基于Hilbert振动分解(HVD)与1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断方法。首先将故障信号进行HVD分解,然后采用相关系数法重构原始信号,降低噪声的干扰,增强故障信号的冲击特征,最后对重构后的信号进行1.5维Teager能量谱运算,提取出滚动轴承的故障特征。 相似文献
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基于1 1/2维谱的滚动轴承故障诊断 总被引:8,自引:0,他引:8
提出了基于11/2维谱的滚动轴承故障诊断新方法。11/2维谱保留了信号的相位信息且能够有效抑制噪声。用11/2维谱分析滚动轴承振动信号,可以提取由于二次相位耦合产生的非线性特征,识别故障模式。试验结果表明,这种方法能有效地诊断滚动轴承故障,且对初期故障很敏感。 相似文献
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《机电工程》2021,38(10)
行星齿轮箱中多种频率成分相互耦合导致无法提取故障特征,针对这一问题,提出了基于1.5维谱(三阶累积量一维对角切片谱)活跃频率的行星齿轮箱磨损故障诊断的方法。该方法先将1.5维谱能够识别的二次相位耦合推广到符合实际意义的二次频率耦合,再将解耦出的参与耦合频率与耦合产生频率逐点相乘,以得到其活跃频率;然后通过观察活跃频率与故障频率之间的关系,判断行星齿轮箱是否发生故障;实验部分首先运用该方法从仿真信号中提取出了活跃频率,然后通过搭建行星齿轮箱齿面磨损故障实验台采集振动信号,最后运用该方法提取出了其磨损故障特征频率。研究结果表明:传统的傅里叶变换方法不能提取出故障特征频率,基于1.5维谱活跃频率的磨损故障诊断方法能够从行星齿轮箱振动信号中提取出故障特征频率,实现了对行星齿轮箱磨损故障的诊断,对行星齿轮箱磨损故障诊断具有重要意义。 相似文献
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针对强噪声背景下行星齿轮箱特征提取困难的问题,提出一种基于樽海鞘群算法优化变分模态分解(SSA-VMD)结合1.5维包络谱的故障诊断方法。该方法首先运用樽海鞘群算法(SSA)优化变分模态分解(VMD)的参数;然后运用自相关系数对分解信号进行重构,降低噪声的干扰;最后运用1.5维包络谱对重构信号进行故障的特征提取。在实验部分,首先通过仿真试验将SSA-VMD与变分模态分解(VMD)进行对比,验证了SSA-VMD的优越性;然后搭建行星齿轮箱磨损故障全生命周期实验台采集振动信号,运用SSA-VMD结合1.5维包络谱的方法提取出了振动信号的故障特征频率,总结了行星齿轮箱磨损故障演化规律。研究结果表明:随着磨损故障程度的加深,故障特征频率出现次数明显增多,凭借这一规律,有利于实现对行星齿轮箱磨损故障的诊断;该结果可为行星齿轮箱磨损的故障诊断提供依据。 相似文献
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共振解调是滚动轴承故障诊断中最常用的方法之一,然而其带通滤波器参数的选取通常比较困难.谱峭度法可以根据峭度最大化原则自动确定带通滤波器参数.采用一种基于峭度最大化的谱峭度法设计最优带通滤波器,利用包络分析进行故障诊断,通过实际轴承故障振动信号分析表明,该方法具有良好的效果. 相似文献
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采用时域平滑循环周期图法直接由信号计算循环谱密度切片,在分析常用的3种变换形式基础上,讨论了各自谱密度三维分布的共性、差异、适用范围。在滚动轴承5个故障特征频率理论计算值附近选择谱峰值最大的切片进行组合分析,通过比较切片谱峰值的大小来判断故障所在位置。对内圈故障、滚动体故障两组信号进行了频谱、包络谱、组合切片分析,结果表明,循环谱密度组合切片分析滚动轴承的故障更为直观。 相似文献
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