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分形盒维数在裂纹转子故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在模拟转子实验台上进行了实验,模拟大型旋转机械转子系统的无裂纹轴与有裂纹轴的振动过程.根据裂纹转子故障振动信号的分形特征,对无裂纹转轴与有裂纹转轴的试验数据进行了分形盒维数研究计算.结果表明:无裂纹轴的轴心轨迹为椭圆,其对应的分形盒维数较小;有裂纹轴的轴心轨迹较为复杂,其对应的分形盒维数较正常轴更大.因此,分形盒维数可用于裂纹转子的故障诊断. 相似文献
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通过采集的减压阀正常和故障下的振动信号,求出了时间序列的自回归双谱和分形盒维数.结果表明:不同状态下的双谱谱图和盒维数有明显的区别,利用AR双谱和盒维数可以有效地诊断出减压阀的工作状态. 相似文献
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针对齿轮箱早期微弱故障特征受其他扰动信号干扰而难于提取的问题,提出一种全矢理论结合广义S变换的方法用于提高微弱故障特征的区分度。该方法是以全矢理论将相互垂直的双通道振动信号进行融合,保证信号源信息的完整,继而利用广义S变换具有根据时频聚集性度量准则自适应地获取信号最佳时频谱的优势,实现融合信号的二维时频表示,以时频序列的能量矩阵构建区分齿轮工作状态的故障特征。通过风电机组齿轮箱在点蚀、裂纹和均匀磨损3种微弱故障状态下的各20组实验,验证了全矢S变换在微弱故障特征提取中的优势。 相似文献
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氢致裂纹扩展的分形模型 总被引:2,自引:1,他引:1
基于氢致裂纹扩展的氢增塑性理论,提出一种氢致裂纹扩展 的分形模型,并根据分形几何理论,建立了金属在氢环境下广义有效表面能Γ(H)与分形 维数D以及氢致裂纹扩展应力强度因子KIH的关系,从而得到D与KISCC的 关系,并进行实验验证,表明方法的正确性. 相似文献
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针对航空液压管路卡箍振动信号受强噪声干扰,导致航空卡箍故障难以精准识别的问题,提出一种空时模型的航空卡箍故障诊断新方法。建立空间特征提取模型,对航空卡箍的故障特征进行局部融合。在空间模型中引入GRU模块,提取航空卡箍故障信号中的全局特征。结果表明:设计的空时故障诊断模型可实现航空卡箍故障的精准识别。与目前所用的深度卷积神经网络模型、门控循环单元神经网络模型、循环神经网络模型、支持向量机和误差反向传播神经网络模型等5种先进的故障诊断方法进行对比分析,所提方法对航空卡箍故障识别具有优越性。 相似文献
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针对航空液压管路故障信号含有噪声干扰导致管路故障识别困难的问题,提出一种基于双向门控循环单元(Bi-GRU)的深度学习液压管路故障诊断方法。由Bi-GRU神经网络模型综合液压管路数据进行时序特征提取,基于同一含噪声的液压管路振动实测数据,输入到Bi-GRU、GRU、RNN、SVM、BPNN等5种故障诊断模型中进行训练。最后,为了进一步展示Bi-GRU模型对于航空液压管路不同故障类型特征的学习能力,利用t-SNE降维算法进行液压管路特征可视化。结果表明:基于Bi-GRU航空故障诊断方法能达到9960%的准确性,明显优于GRU等其他4种神经网络模型,Bi-GRU模型在含有噪声的液压管路数据上具备更出色的特征提取能力,可有效地提取出液压管路故障数据特征,从而实现了液压管路故障的智能化识别。 相似文献
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为根据管路振动信号准确识别故障类型,提出一种多尺度特征组合优化的航空液压管路故障诊断方法。利用能量比值法确定变分模态分解参数,实现管路振动信号的优化分解,选取最佳模态分量信号进行重构,重构后的信号作为分析信号。选择重构信号的优化多尺度散布熵作为特征指标,构建具有代表性的特征向量集并输入到利用麻雀搜索算法优化的极限学习机网络进行训练,以实现航空液压管路的故障诊断。结果表明:利用所提方法能够准确识别航空液压管路故障类型,为区分航空液压管路故障提供了一种可行的思路。 相似文献
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矿用电机运行过程中环境噪声强且复杂,其滚动轴承的早期故障特征容易被淹没。提出一种有限包络谱熵(LESE)引导的振动信号奇异值分解方法,用于滚动轴承早期故障特征提取。根据待分解信号中频率和奇异值之间的对应关系,将对应同一振动信号成分的奇异分量进行累加作为一个信号子分量进行输出;提出LESE用来解决轴承微弱故障信号经SVD处理后故障敏感信号分量的筛选;最后通过对故障敏感信号分量进行包络谱分析从而确定滚动轴承的故障类型。实验结果表明:上述方法能够实现对轴承早期故障特征提取,有利于及时发现轴承问题,避免设备进一步劣化。 相似文献
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分形用于金属断裂研究的力学量选择问题SCIEI 总被引:6,自引:0,他引:6
本文给出了一个描述临界裂纹扩展力的分形模型.指出:断口的分形结构是裂纹扩展过程的产物,因此将分形用于金属断裂研究时,所选择的力学量应该能表征裂纹扩展过程所具有的耗散性;弹性断裂力学的KIc、JIc等裂纹起裂韧性与断口的分形维数是不相容的. 相似文献
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