共查询到20条相似文献,搜索用时 10 毫秒
1.
2.
3.
共振解调作为滚动轴承常用的故障诊断方法,存在带通滤波器参数难以确定的缺点,针对此缺点以及滚动轴承早期故障信号信噪比低的问题,结合最小均方误差估计方法(MMSE)和基于谱峭度的共振解调方法,并将其应用于滚动轴承早期微弱故障诊断中。首先用MMSE方法抑制白噪声来提高信噪比,然后利用谱峭度自适应确定最优带通滤波器参数,最后对带通滤波后的信号进行能量算子解调谱分析,得出诊断结果。数字仿真信号和实验信号验证了该方法的有效性。 相似文献
4.
刘文朋刘永强杨绍普顾晓辉 《振动与冲击》2018,(8):87-92
针对工程实际中滚动轴承发生故障的类型具有典型性和故障冲击信号具有周期性的特点,提出了一种典型谱相关峭度图算法。该算法在借鉴典型谱峭度图算法区间划分的思想基础上,将相关峭度指标代替峭度指标,不但避免了宽频带解调引入的噪声干扰,而且充分利用了典型故障冲击的周期性信息,并通过优化谱相关峭度值,快速定位典型故障冲击信号所在的频率区间,并将该算法应用于最优解调频带的确定。通过对仿真信号和轮对轴承实验信号的分析表明,该算法无论在准确性还是在稳定性方面均表现出了极大的优越性,能够有效的自适应定位共振频带。 相似文献
5.
针对滚动轴承故障诊断问题,在分析了基于二进制小波包分解的增强峭度图方法的不足后,提出了基于谐波小波包分解的改进增强峭度图方法。通过计算故障信号的改进增强峭度图,筛选出峭度值最大的最优节点,利用最优节点处的谐波小波包系数进行信号重构,并对重构信号做增强包络谱分析,利用故障特征频率的理论计算值与增强包络谱中峰值明显的谱线进行对比,从而对轴承故障类型做出判断。运用所提出的诊断方法分别对滚动轴承内圈故障模拟、实测信号进行分析,结果表明,该方法具有一定的可靠性,能够满足实际的工程需要。 相似文献
6.
7.
采用滚动轴承的声学信号进行状态监测及故障诊断时,环境噪声、传递路径以及其它设备噪声会严重干扰目标信息的提取。针对这一问题,提出一种基于最大相关峭度解卷积和快速谱峭度图的滚动轴承声信号故障特征增强方法。该方法首先利用最大相关峭度解卷积算法对滚动轴承声信号进行解卷积,增强信号中每旋转一周时出现的脉冲信号,削弱噪声信号;然后将谱峭度作为指标,利用快速谱峭度对信号进行滤波分析,获得包含轴承故障信息最丰富的频带;最后对该频带进行包络提取特征频率。仿真及实验结果表明,相较于传统的包络解调,该方法在滚动轴承声信号故障特征提取方面具有更好的降噪性能和故障特征增强效果。 相似文献
8.
9.
基于EMD与谱峭度的滚动轴承故障检测改进包络谱分析 总被引:3,自引:7,他引:3
针对滚动轴承故障振动信号的调制特征和传统包络分析法的缺陷,提出一种基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)和谱峭度(Spectrum Kurtosis,简称SK)的改进包络谱滚动轴承故障诊断方法。该方法首先对滚动轴承故障振动信号进行经验模式分解,将其分解为多个固有模式函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)之和,然后对各IMF分量傅里叶变换后取其绝对值,并计算其谱绝对值平方包络,在此基础上再计算不同频带IMF分量谱平方包络的峭度,最后利用谱峭度的滤波器作用,选取由轴承缺陷所引起的共振频率所在频带的IMF分量,自动构建最佳包络来进行故障诊断。将该方法应用到滚动轴承内圈缺陷的仿真故障数据和实际数据中,分析结果表明了该方法的有效性。 相似文献
10.
针对滚动轴承早期故障信号存在大量噪声使得提取故障特征困难的问题,提出了一种基于新改进小波阈值的降噪方法。该方法是通过采用互补集合经验模态分解(CEEMD)方法将原始故障信号进行分解,得出各阶本征模态函数(IMF)分量;选取关键的IMF分量进行重构信号,将重构信号经过新改进小波阈值算法和快速谱峭度进行滤波降噪;进行Hilbert包络解调,得出滚动轴承的故障特征频率。分别用仿真噪声信号和滚动轴承的实验信号对该方法进行验证,并将新改进小波阈值算法与传统的小波硬阈值和小波软阈值算法进行比较分析,结果表明该方法可以有效提高故障信号的信噪比,降噪效果明显,能有效获得滚动轴承的故障特征频率。 相似文献
11.
12.
滚动轴承发生故障时,其振动信号往往包含多种振动分量,主要由轴承自身固有振动引起的谐振分量、点蚀或裂纹等故障产生的冲击分量和其他的干扰分量组成。实现故障信号中各分量的有效分离非常有利于轴承的故障诊断。针对此问题,提出形态分量分析和谱峭度相结合的故障诊断方法,首先用形态分量分析处理轴承故障信号,使信号中的冲击分量与谐振分量分离,再以谐振分量为对象,利用谱峭度方法对谐振分量进行滤波,对滤波结果进行Hilbert包络解调分析,然后根据包络谱诊断滚动轴承发生的故障。实验结果表明,这种方法可以提取到明显的故障特征频率,从而验证了该方法的有效性。 相似文献
13.
14.
《中国测试》2019,(11):108-113
齿轮箱轴承是高速列车传动系统中重要的零部件之一,其故障诊断对保障列车运行安全具有重要意义。轴承故障诊断主要依靠其故障特征的提取,因此提出基于改进谱峭度(improved spectral kurtosis,ISK)的自适应可调品质因子小波变换(TQWT)故障特征的提取方法。首先在谱峭度基础上引入包络谱熵,提出既能度量信号脉冲强度又能表征其周期性的ISK指标。文章提出的方法利用ISK在TQWT的品质因子Q与冗余因子r的取值范围内自动选取最佳Q、r参数,将信号分解成若干信号分量,并通过选取冲击特征丰富的分量信号进行合并、包络解调提取故障特征。仿真信号验证方法的可行性与有效性,将该方法运用于齿轮箱轴承故障诊断中,结果表明:该方法能挖掘原始信号中不易被发现的信息,使包络谱中故障特征丰富,能有效地诊断轴承故障。 相似文献
15.
基于LMD的谱峭度方法在齿轮故障诊断中的应用 总被引:3,自引:2,他引:1
针对齿轮故障振动信号的非平稳调制特性以及传统共振解调方法不易确定滤波器参数的缺点,提出了一种基于局部均值分解(Local mean decomposition,LMD)时频分析的谱峭度 (Spectrum Kurtosis,SK)分析方法,并将其应用于齿轮故障诊断。该方法首先利用LMD对齿轮故障振动信号进行分析得到时频分布,然后将时频分布按照不同的尺度分成若干不同的频段,计算每一频段内信号的谱峭度值,并得到相应的峭度图,再根据峭度最大原则选取滤波频段,对滤波后的信号进行包络分析以获得齿轮振动信号的故障信息。利用该方法分别对仿真信号以及齿轮故障振动信号进行了分析,结果表明,基于LMD的谱峭度分析方法能够有效地提取齿轮故障振动信号特征。 相似文献
16.
针对共振解调中带通滤波残留的带内噪声影响故障诊断效果的问题,目前主要的解决办法是增加后处理步骤对带内噪声进行二次消除。但存在的主要问题是前后处理步骤的参数各自独立优化,且优化指标未考虑滚动轴承故障冲击周期性发生的特点,从而难于保障诊断的总体效果。提出了一种结合Morlet 小波滤波预处理和最大相关峭度解卷(MCKD)后处理的滚动轴承故障复合诊断方法。采用小生境遗传算法(NGAs)对Morlet 小波滤波器中心频率和带宽、MCKD 滤波器长度和周期进行同步联合优化,以考虑轴承故障冲击周期发生特点的相关峭度(CK)为优化指标,实现前后两个处理步骤的参数同步自适应优化。轴承故障仿真信号和实验台信号分析验证了所提方法的有效性和优越性。 相似文献
17.
针对噪声干扰下转子微弱不对中故障特征难以提取的问题,提出一种谱峭度与变分模态分解的转子故障诊断方法。该方法首先利用谱峭度(Spectral Kurtosis)滤除信号背景噪声以强化故障特征相关信号分量,然后通过变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)将转子振动信号分解为一系列本征模态分量并对各分量进行频谱分析,提取转子的故障特征。将该方法应用到转子不对中故障实验数据中,结果表明,该方法能有效提取出转子微弱不对中故障特征,并且结果要优于基于谱峭度与经验模态分解(EMD)方法的分析结果。 相似文献
18.
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。谱峭度法能根据峭度最大化原则自动确定带通滤波器参数,取得了一定的诊断效果,但由于滚动轴承的早期故障信号中含有强烈的背景噪声,诊断效果有时也不够明显。为此,提出一种基于EMD降噪和谱峭度法的滚动轴承早期故障诊断新方法,首先采用基于互相关系数和峭度准则的EMD降噪对采样信号进行预处理,突出高频共振成分,再利用谱峭度法选取最佳带通滤波器参数,最后使用带通滤波和包络解调进行故障诊断,并通过实际工程信号进行了验证。 相似文献
19.
作为表征信号冲击特征的常用指标,峭度容易受到少量大幅值异常数据或随机冲击的干扰,非常不利于滚动轴承、齿轮等旋转机械故障特征的提取。为更有效地表征信号的循环冲击特征,将线性峭度概念引入到滚动轴承故障特征表征中。同时,结合经验小波变换提出线性峭度图方法。该方法通过构造具有紧支撑的经验小波函数,将信号进行正交分解;随后,计算不同分解方案下子信号的线性峭度构建线性峭度图;最终,选择线性峭度最大的子信号进行平方包络分析实现故障特征的提取与增强。通过滚动轴承内外圈剥落故障的仿真与试验分析表明:线性峭度比峭度更适合表征信号的循环冲击特征。与基于传统峭度图方法和子频带谱峭度平均的峭度图方法相比,提出的线性峭度图方法在信号的分解与表征两方面都进行了改进,具有更强的循环冲击特征提取能力,具有更高的工程应用价值。但线性峭度图方法在滤波器组构建上效率相对较低,还有很大的提升空间。 相似文献
20.
针对传统包络谱和峭度图分析技术的缺陷,提出了一种基于双树复小波包峭度图的轴承故障诊断方法。该方法综合利用了双树复小波包变换和峭度图分析技术,克服了原峭度图方法只采用FIR和短时傅立叶变换滤波器的缺点,提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力。首先利用双树复小波包变换,将振动信号分解成不同频带的分量,然后计算各小波分量的谱峭度,再利用谱峭度的滤波器作用,计算最大峭度值对应分量信号的包络谱,根据包络谱就可识别齿轮箱轴承的故障部位和类型。齿轮箱轴承故障振动实验信号的研究结果表明:该方法不仅提高了信噪比和频带选择的正确性,而且能有效地识别轴承的故障。 相似文献