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《煤矿机械》2018,(1):127-130
针对滚动轴承早期故障特征十分微弱且易被强背景噪声淹没这一问题,引入零时滞4阶累积量(即峰态因数)用于描述信号中弱冲击成分偏离高斯分布的程度,从而提出一种基于EEMD降噪和滑动峰态解调的滚动轴承早期故障诊断方法。该方法首先将故障信号进行EEMD分解得到一组IMFs,根据度量因子和信息熵准则筛选出最能表征故障信息的IMF分量进行重构;然后,利用谱峭度方法自动确定带通滤波器参数进行带通滤波,对滤波后的信号采用滑动峰态算法计算峰态时间序列即峰态包络,并根据频谱分析结果诊断轴承故障发生部位。该方法解决了带通滤波器参数选择问题,同时可提取轴承早期故障振动信号中的微弱冲击成分。利用试验信号对新方法进行检验。结果表明:与传统方法相比,新方法能够有效解决强噪声背景下的早期微弱故障的特征提取问题。 相似文献
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由于噪声的严重影响,滚动轴承故障特征的提取颇为困难。针对该问题提出了基于改进的萤火虫算法(FA)优化随机共振(SR)与局部均值分解(LMD)结合的方法。首先利用优化后的SR系统使信号达到最优共振,再经过LMD将信号分解成多个乘积函数(PF),以信息熵、相关系数为标准选取合适的PF分量重构信号,对重构后的信号进行快速峭度图(FK)分析,由所得参数设计带通滤波器,最后用Hilbert包络解调滤波后的信号即可得到故障特征。通过对轴承实验数据的分析表明,该方法能可靠地检测出轴承故障特征。 相似文献
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应用循环自相关函数和快速谱峭度相结合的方法,对滚动轴承早期故障诊断进行分析研究。首先利用谱峭度方法确定滚动轴承振动信号的最佳带通滤波器,然后利用循环自相关函数对滤波后的信号进行解调,提取出滚动轴承故障特征频率,有效地减少了噪声信号的干扰且增强了故障信号。通过仿真与实验数据的轴承故障振动信号验证所提方法的有效性。 相似文献
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文中分析了铁谱技术在滚动轴承状态监测中存在的不足,指出振动监测技术更加适合于滚动轴承的状态监测。通过分析用于滚动轴承状态监测的共振解调技术,指出滚动轴承不同元件的故障特征频率不同,用共振解调技术对滚动轴承进行状态监测时就需要具有不同中心频率的带通滤波器,使得检测线路及设备过于复杂。而小波分析技术仅通过采用不同的尺度因子,即可实现具有不同中心频率和带宽的带通滤波器,对振动信号在不同的频率范围内进行分析,刚好可以弥补上述方法的不足。文中给出了用小波分析技术及铁谱技术对滚动轴承状态监测一个例子。 相似文献
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故障特征参数的准确提取是故障诊断的一个关键性问题。提出了一种基于卷积型小波包能量矩的特征提取方法。相比传统的小波包能量特征提取方法,基于卷积型小波包能量矩的特征提取方法能更有效地提取信号在各频带上的能量分布特征。仿真和实验验证了利用小波包能量矩进行故障诊断是一个有效的方法。 相似文献
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