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基于Hilbert解包络及倒频谱分析的齿轮箱断齿故障诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
由于传统的时域分析和傅里叶变换无法有效地提取故障特征,采用Hilbert解包络对具有调制现象和冲击现象的齿轮故障信号进行解调分析,同时运用倒频谱分析方法对齿轮箱振动异常信号进行提取和分离,获取了异常振动产生的周期性故障信号。结果表明倒频谱分析与Hilbert解包络分析相结合是齿轮箱故障检测的一种有效的诊断方法。 相似文献
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针对煤矿关键设备中滚动轴承容易被损伤的机械故障诊断问题,通过分析在重载/变载荷等条件下的故障机理和煤矿电机设备轴承微弱故障的信号特征,直接构造匹配信号的尺度自适应提升小波变换,对振动信号进行更加精细的分析,实现了煤矿电机轴承故障的在线监测与故障智能诊断。 相似文献
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针对煤矿关键设备中滚动轴承容易被损伤的机械故障诊断问题,通过分析在重载/变载荷等条件下的故障机理和煤矿电机设备轴承微弱故障的信号特征,直接构造匹配信号的尺度自适应提升小波变换,对振动信号进行更加精细的分析,实现了煤矿电机轴承故障的在线监测与故障智能诊断。 相似文献
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介绍了振动信号时频分析方法,分析了矿用电驱动装置故障诊断的难点,构建了电驱动装置振动测试系统,拾取了电驱动装置振动加速度信号。应用小波阈值去噪方法,滤除了振动信号噪声,评价了去噪效果。利用小波时频分析技术,获得了电驱动装置振动时频图,分析了电驱动装置振动时频特性,计算了振动故障特征频率,诊断了电驱动装置故障并进行了结构改进,测试验证了改进效果。为矿用电驱动装置可靠性提升奠定了基础。 相似文献
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针对旋转机械碰摩故障的特征,运用电涡流传感器和虚拟仪器采集转子碰摩振动状态信息,对转子碰摩振动信号的时域波形特征、碰摩振动时的轴心运动轨迹特征进行分析,同时应用LabVIEW软件对转子碰摩振动信号进行频谱分析,研究其故障特征,由此对旋转机械的碰摩故障进行识别和诊断。 相似文献
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滚动轴承故障振动信号是典型的调幅信号,而谱相关密度分析对调幅信号具有解调功能,它可以有效地提取出滚动轴承信号的故障特征,结合连续隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)所具有的强大时序模式分类能力,提出了基于谱相关密度-连续HMM的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先利用谱相关密度函数在循环频率处进行切片分析,提取滚动轴承故障振动信号的特征,构成特征向量序列;然后将此序列输入到连续HMM中进行训练,得到各类对应故障的模型,最后利用训练好的模型进行滚动轴承的故障诊断。试验结果验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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在机械故障的振动信号分析诊断中,故障特征信号的分离和提取是最重要和最关键的步骤之一。针对机械故障振动信号特征周期性和冲击衰减响应特点,论述了自适应滤波、时频滤波、自适应信号分解和信号盲分离等方法,并展望这些方法的发展方向。 相似文献