共查询到19条相似文献,搜索用时 46 毫秒
1.
基于EMD的奇异值熵在转子系统故障诊断中的应用 总被引:8,自引:2,他引:8
提出了一种基于EMD(Empirlcal Mode Decomposition)和奇异值熵的转子系统故障诊断方法。该方法首先用EMD方法分解转子系统的振动信号,得到若干个基本内禀模式函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF),然后利用IMF分量形成初始特征向量矩阵,并对初始特征向量矩阵求奇异值熵,奇异值熵的大小反映了转子系统运行状态的差别,从而可以通过奇异值熵的大小判断转子系统的工作状态和故障类型。对实验数据的分析结果证明了该方法的有效性。 相似文献
2.
在对基于最大重叠离散小波包变换(Maximal overlap discrete wavelet packet transform,简称MODWPT)的Hilbert谱方法进行介绍的基础上,将基于MODWPT的Hilbert谱应用于齿轮故障诊断当中。采用MOWDWPT可将多分量的复杂信号分解为若干个瞬时频率和瞬时幅值具有经典物理意义的单分量之和,然后求出各个单分量信号的瞬时频率和瞬时幅值,再进行组合便可以得到原始复杂信号完整的时频分布。对具有裂纹和断齿的齿轮故障振动信号的分析结果表明,基于MODWPT的Hilbert谱可以有效地提取齿轮振动信号的故障特征。 相似文献
3.
4.
5.
齿轮故障信号具有不平稳特性,故障信号特征向量难提取,典型的齿轮故障数据样本少。针对这些问题,本文提出基于经验模式分解( EMD)和支持向量机( SVM)相结合的诊断方法。首先通过传感器采集得到加速度信号,再通过EMD分解将加速度信号分解成多个稳定的本征模态函数信号( IMFs)。因为SVM能够在小样本集情况下建立决策规则,所以将IMFs的前几项作为特征向量输入SVM训练,对样本训练、测试并诊断故障。齿轮故障诊断实验结果表明:本文所提出方法诊断准确率达92.5%,可实现齿轮故障信息提取和齿轮故障的有效诊断。 相似文献
6.
提出了基于VPMCD(Variable predictive model based class discriminate,简称VPMCD)和EMD(Empirical mode decomposition,简称EMD)的齿轮故障诊断方法,并将它应用于齿轮稳态信号的分析。VPMCD方法是一种新的模式识别方法,特别适合于非线性分类问题,它充分利用从原始数据中所提取的特征值之间的相互内在关系建立数学模型,从而进行模式识别。在基于VPMCD和EMD的齿轮故障诊断方法中,首先采用EMD方法将齿轮振动信号自适应地分解为若干个单分量信号,然后提取各个分量的样本熵并将其作为特征值,最后采用VPMCD分类器进行故障识别和分类。结果表明该方法能够有效地突出齿轮故障振动信号的故障特征,提高了齿轮故障诊断的准确性。 相似文献
7.
针对齿轮故障特征往往被强背景噪声淹没的问题,提出一种改进EMD与形态滤波相结合的齿轮故障特征提取新方法。首先采用开-闭、闭-开级联而成的组合形态滤波器对原始故障信号进行消噪处理,然后通过EMD方法将包含在齿轮故障信号中的各个频率族信号分离,再采用互信息方法消除传统EMD分解结果中包含的虚假分量,最后利用分解得到的各阶固有模态函数为单一分量调制信号的特点,通过差值形态滤波的方式对分量信号进行解调以提取故障特征。齿轮故障实验信号的研究结果表明:该方法可有效的提取齿轮故障特征信息并抑制噪声,而且能够取得比传统包络解调分析更好的效果。 相似文献
8.
基于EMD的奇异值分解技术在滚动轴承故障诊断中的应用 总被引:6,自引:5,他引:6
针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,简称EMD)和奇异值分解技术的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先采用EMD方法将滚动轴承振动信号分解为多个平稳的内禀分量(IntrinsicModefunction,简称IMF)之和,并形成初始特征向量矩阵。然后对初始特征向量矩阵进行奇异值分解得到矩阵的奇异值,将其作为滚动轴承振动信号的故障特征向量,并输入神经网络来识别滚动轴承的工作状态和故障类型。实验分析结果表明,本文方法能有效地应用于滚动轴承故障诊断。 相似文献
9.
基于EMD和功率谱的齿轮故障诊断研究 总被引:8,自引:7,他引:8
提出了一种基于经验模态分解EMD(Empirical Mode Decomposition)的齿轮裂纹故障诊断的新方法。EMD方法具有自适应的信号分解和降噪能力,EMD是先把时间序列信号,分解成不同特征时间尺度的固有模态函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF),然后通过选取表征齿轮裂纹故障的IMF分量进行功率谱分析,就可提取齿轮故障振动信号的特征。齿轮故障实验信号的研究结果表明:该方法能有效地识别齿轮的齿根裂纹故障。 相似文献
10.
11.
12.
13.
14.
离散余弦变换在滚动轴承故障诊断中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
本文探讨了应用离散余弦变换分析滚动轴承故障的方法,采用小波基将滚动轴承振动信号变换到时间-尺度域,对高频段的小波系数用离散余弦变换进行包络分析。通过对滚动轴承具有外圈缺陷、内圈缺陷的情况下振动信号的分析,说明这种方法可以有效的用于效地用于滚动轴承的故障诊断。 相似文献
15.
16.
环境激励下的结构响应是一个随机过程,结构发生破损时其响应将随之变化,因而可将描述随机过程特性的参数作为评判结构状况的指标。熵是测量随机过程不确定性的一个比较方便的方法,能够用于高斯及非高斯分布的情况。在相空间重构与奇异值分解的基础上建立了奇异谱互熵的概念,提出了一种环境激励下用奇异谱互熵诊断结构损伤的方法。以ASCE学会提出的基准结构为对象进行研究,利用NExT技术获得响应,采用伪邻近法确定相空间的嵌入维数,讨论了不同工况及噪声对诊断结果的影响,分析结果验证了该方法的有效性和鲁棒性。 相似文献
17.
机械噪声故障诊断中小波变换的应用 总被引:6,自引:1,他引:6
本文讨论了小波分析理论在机械噪声故障诊断中的应用。为了识别发动机噪声信号中表征故障的间歇性撞击声,本文构造的一种新型的小波——指数衰减型小波函数,它能有效地识别出间歇性撞击声。本文最后给出了实验结果并与经典高斯型小波分析的结果进行了比较。 相似文献
18.