一种振测数据最佳分析长度的确定方法

数据分析长度的选取是提取结构振动特征信息的关键，人为选取信号分析的数据长度会导致其计算结果存在一定误差，为减少主观因素影响，提出一种基于改进多尺度排列熵（improved multi?scale permutation entropy，简称IMPE）的振测数据分析长度的方法。对于获得的振动信号，将一维的时间序列数据多尺度化后进行粗粒化处理，确定其相空间重构参数。选取不同长度的振测数据，分别计算多尺度排列熵（multi?scale permutation entropy， 简称MPE）熵值，发现熵值对数据长度的变化敏感，随着数据长度的增加而变化，最后趋于稳定值。定义该稳定值为标准熵值，满足标准熵值97%精度的熵值作为有效熵值，选出满足精度要求的熵值，将其所对应的最短数据长度定义为振测数据的最佳分析长度。将该方法应用于仿真信号和具体泄流工程振动信号的最佳数据长度选取中，可为结构监测选取准确的数据分析长度，有较好的普适性。     

国家电力公司热工研究院为我国电力事业发展保驾护航

一、VDMS—2型汽轮发电机组振动监测和故障诊断系统。 该系统由振动数据采集器(TDCS)和振动数据分析和通讯管理器(VDAS)组成。 1、振动数据采集器(TDCS):信号预处理板:接收振动传感器信号,并对信号进行限幅、滤波、防干扰,电平变换、放大等;快速数据采集器(32或64通道):A/D转换的分辨率为12bit,最高采样频率为100kHz,采样通道数、采样频率和采样数据长度可由程序设定;快速振动信号分析;网络板;计算机。     

变速箱振动与噪声故障的自动诊断方法

在前人对振动与噪声信号诊断故障基础上,对正常状态下变速箱运行情况、噪声故障以及振动信号进行数据分析,通过几何误差分析以及典型故障系统振动、噪声信号峰与图像特征,对相关识别技术进行数据参数提取,分析振动和噪声故障诊断方法。     

航空发动机振动数据稀疏傅里叶变换分析

稀疏傅里叶变换是近年来新兴的一种基于信号稀疏特性的频谱分析方法,稀疏傅里叶变换通过识别舍弃对分析结果无影响的频率信号,从而对大数据进行快速准确的处理。为了探究稀疏傅里叶变换在航空发动机振动数据分析中的实用性,结合实际飞行试验振动数据,将稀疏傅里叶变换方法与传统快速傅里叶变换方法在频谱特性、运行时间、算法稳定性等方面进行了研究,通过对比可以发现,稀疏傅里叶变换算法在保证准确率的情况下,可以极大地提高振动数据分析的效率。     

基于多尺度排列熵的滚动轴承故障诊断

针对轴承发生故障,振动信号会表现出复杂性的情况,运用多尺度排列熵(Multiscale Permutation Entropy,MPE)方法对振动信号进行分析。首先对嵌入维数、延迟时间以及数据长度对排列熵的影响进行了分析,在此基础上分析尺度因子关于多尺度排列熵的影响,然后对滚动轴承振动信号进行更准确的故障特征提取,并利用极限学习机(Extreme Le arning Machine,ELM)方法对其进行故障分类,与神经网络的分类效果相比较,结果显示,极限学习机与多尺度排列熵相结合,可以很好地实现故障诊断。     

基于Labview的自动扶梯机械振动数据采集系统的设计与实现

以Labview为开发平台,运用加速度传感器、数据采集卡,该文设计了自动扶梯振动信号的数据采集系统,实现了多通道自动扶梯振动数据的采集、数据分析、存储与回放的功能;并选取自动扶梯驱动主机、减速器、梯级等关键部位进行现场试验,实现了对自动扶梯关键部位振动数据的采集与加速度峰值、频谱特性、功率谱等振动特征量的分析。通过第三方机构的测试及现场试验结果表明,该系统工作性能稳定、测量结果准确、重复性良好。其具有人机交互界面简洁,操作便利、携带方便、可扩展性能良好的优点,既可在线监测,也可做离线分析,为下一步的自动扶梯的故障诊断及智能识别提供了研究基础。     

基于大数据的电梯故障诊断与预测研究

为了研究大数据分析方法在电梯故障诊断与预测中的可行性,首先收集了海量的电梯检验数据,并对其中有关电梯轿厢振动的数据进行了特征参数的提取;然后构建了采用大数据分析方法诊断与预测电梯故障隐患的总体方案,通过监督学习与非监督学习的数据挖掘手段,对所提取到的电梯轿厢振动特征参数进行了充分的数据挖掘与分析,找出了电梯机械系统各种故障隐患与电梯运行时轿厢振动监测信号之间的内在关系,最终根据电梯轿厢振动特征量的大小及其变化趋势,诊断和预测电梯机械系统的各种故障隐患。研究结果表明:大数据分析方法可准确地对电梯机械系统故障进行诊断与预测。     

LCD、k-means与ICA相结合的滚动轴承故障诊断方法

为了准确地进行滚动轴承故障诊断,针对故障振动信号的低信噪比特征,提出了局部特征尺度分解、k均值聚类分析和独立分量分析相结合的故障诊断方法。首先,应用局部特征尺度分解对振动信号进行分解,得到若干个内禀尺度分量;然后,依据分量与原始信号的互相关系数及峭度值,应用k均值聚类方法选取有效的分量组成新的观测信号;最后,对观测信号进行独立分量分析处理,实现信噪分离,依据峭度值选取信号分量,对信号应用希尔伯特包络谱技术实现故障诊断。通过轴承内圈故障数据分析,验证了方法的有效性。     

数控机床振动故障诊断软件的开发

针对数控机床振动信号的振动机理和振动特点,结合故障诊断技术和模态分析技术,以LabVIEW软件为平台,开发了一套向导式振动故障诊断系统。该系统可以实现8通道高速数据采集、数据分析、数据保存,数据回放、模态分析和故障诊断功能,详细的介绍了软件设计流程和关键部分设计思路,给出了部分前面板设计图。并对某公司生产的数控机床进行了振动信号采集、模态测试和故障分析,试验证明,软件的各项功能很好地满足了振动监测、模态测试和故障诊断的要求,进而验证了该软件系统的可靠性和实用性。     

基于LabVIEW的虚拟振动测试分析系统的设计与应用

设计并搭建了基于LabVIEW的虚拟振动测试分析系统,介绍了系统硬件的搭建方法以及软件各功能模块的具体功能,说明了利用LabVIEW设计数据采集及数据分析程序的方法并给出了其主程序和部分界面.利用该系统对实际转子发生油膜失稳故障时的振动信号进行了采集,并利用LabVIEW实现的希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)方法对振动数据进行分析,分析结果表明了该系统能够对振动信号进行采集并且可以对信号进行正确的分析,满足振动测试分析的任务要求.