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强背景噪声环境下,复合故障信号中的多特征提取与分离是实现滚动轴承复合故障诊断的重点与难点。提出了基于自适应最大二阶循环平稳盲卷积(CYCBD)和互相关谱的滚动轴承复合故障特征提取方法。首先,基于故障信号特点,通过设置CYCBD中不同的循环频率,提取不同频率的故障冲击成分,并以最大谐波显著性指数(HSI)为依据,自适应选取CYCBD的最优滤波器长度;然后,利用互相关分析进一步抑制信号中的噪声,提高信噪比;最终通过快速傅里叶变换(FFT)实现滚动轴承故障特征的提取。仿真和实测信号的分析结果表明,该方法能够去除背景噪声的干扰、提取滚动轴承复合故障特征,验证了方法的有效性。 相似文献
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在实际工况下,轴承的早期故障信号与强噪声信号相比属于微弱信号,而轴承的早期故障特征从强噪声环境中提取出来一直是故障诊断课题的一大难点。基于上述问题,提出一种基于MS(Mask Signal)和EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)方法的滚动轴承微弱故障提取方法。由于EEMD方法在噪声背景下分解出的IMF分量存在模态混叠现象,很难辨别故障频率的真伪,所以引入掩膜信号法对分解出的IMF分量进行处理,抑制虚假频率,将故障频率提取出来。通过将掩膜信号法与EEMD方法相结合的方式,对存在噪声的故障信号进行处理,提取出故障特征。 相似文献
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针对强噪声情况下滚动轴承早期故障信号特征难以提取的问题,提出了MCKD与对称差分能量算子解调的特征提取方法。MCKD算法进行滤波时,滤波器长度L和故障周期T对滤波效果的影响至关重要,因此提出基于循环相关和LPSO算法结合的自适应的MCKD算法,自动搜寻MCKD算法所需最优参数;原信号经滤波后,故障特征被明显突出,为了剔除剩余噪声,对滤波后信号进一步做对称差分能量算子解调,剔除剩余噪声同时获得解调谱,进而提取滚动轴承的早期故障。实验分析验证了该方法的有效性。 相似文献
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《振动与冲击》2015,(15)
为了消除振动信号中离散频率分量和强背景噪声对提取滚动轴承故障特征频率的干扰,提出了一种新的基于倒谱编辑(Cepstrum Editing Procedure,CEP)预白化和形态学自互补Top-Hat变换的方法用于滚动轴承的故障特征提取。CEP能够去除故障振动信号中的周期性频率成分,剩余只包含背景噪声和碰撞损伤引起的非平稳冲击成分的白化信号,通过分析构造的形态学自互补Top-Hat变换滤波器,提出采用故障特征幅值能量比(Feature Amplitude Energy Radio,FAER)的方法自适应确定最优结构元素的尺度,预白化信号经过形态学滤波有效消除了背景噪声的干扰,提取了较为清晰的轴承故障特征频率。对实测轴承滚动体、内圈故障信号进行了分析,结果表明该方法可有效提取滚动轴承故障冲击成分并抑制噪声。 相似文献
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针对于弱信号在齿轮故障中难以提取问题,提出了一种基于级联双稳随机共振 (Cascaded Bistable Stochastic Resonance,简称CBSR)降噪和局部均值分解(Local Mean Decomposition,简称LMD)齿轮故障的诊断方法。随机共振可有效削弱信号中的噪声,利用噪声增强故障信号的微弱特征;LMD方法可自适应将复杂信号分解为若干个具有一定物理意义上PF分量之和,适合处理多分量调幅调频信号。首先将振动信号进行CBSR消噪处理,然后对消噪信号进行LMD分解,通过PF分量的幅值谱找到齿轮的故障频率。通过齿轮磨损故障诊断的工程应用,表明该方法可以有效提取齿轮故障微弱特征,实现齿轮箱的早期故障诊断。
相似文献
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风电机组齿轮箱结构复杂,当齿轮、轴承存在多故障时,由于各故障强弱不同、故障间相互耦合及噪声干扰,造成故障诊断准确率低及漏诊问题。提出了一种基于多点最优最小熵解卷积(multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,MOMEDA)和增强倒频谱的风电机组齿轮箱多故障诊断方法。依据齿轮和轴承不同部位的故障特征频率设置合理的解卷积周期,利用MOMEDA对原始信号进行预处理;再通过增强倒频谱进一步抑制噪声干扰和增强故障特征;将增强倒频谱中的突出成分与齿轮箱故障特征频率对比,判断故障类型。实际风电机组齿轮箱多故障振动试验数据分析结果表明,该方法可以有效地提取出齿轮箱多故障特征信息。 相似文献
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考虑齿轮的时变啮合刚度、传动误差和轴承支撑刚度的影响,建立含齿根裂纹故障的齿轮系统多自由度力学模型,基于动力学方法对其故障机理进行研究。通过材料力学的方法计算齿轮在正常和含裂纹两种情况下的啮合刚度,对比两种刚度曲线的变化趋势,便于进行精确的动力学特性分析;对建立的模型求解系统的动态响应,结果表明当齿根存在裂纹时,其时域波形中会出现周期性的冲击现象,频谱中在啮合频率的基频及其倍频等地方形成一系列等间隔的边频谱线,其间隔大小等于故障齿轮的转频;这些边频成分幅值较低,能量分散且分布不均匀,在不同频带的幅值大小存在差异。针对上述特点,通过正交小波包方法对信号的频带进行分解,应用倒频谱分析各子频带信号的边频成分;结果表明,该方法能够有效的提高信号的信噪比,有助于识别和提取信号中由裂纹故障引起的边频成分。 相似文献
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齿轮产生裂纹故障时,其振动信号中的周期性故障冲击成分易被其他旋转部件的谐波信号以及背景噪声淹没,导致故障特征难以提取。针对这一问题,首先用改进的频谱编辑方法对原始信号中谐波分量进行抑制,提高信噪比;然后对编辑后的信号进行双谱分析,采用相邻切片融合平均的方法对双谱进行降噪,从降噪后双谱中选取故障特征频率明显的切片进行组合平均得到复合切片谱,进而提取出齿轮的故障特征。仿真和实验信号表明:在低信噪比条件下,频谱编辑与调制信号双谱相结合的方法能够有效抑制谐波信号以及白噪声的干扰,提取出故障特征,实现齿轮裂纹故障诊断。 相似文献
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CHENGJun-sheng YUDe-fie YANGYu 《国际设备工程与管理》2004,9(4):230-235
According to the characteristics of gear fault vibration signals, a method for gear fault diagnosis based upon the empirical mode decomposition (EMD) is proposed in this paper. By using EMD, any complicated signal can be decomposed into a finite and often small number of intrinsic mode functions ( IMFs) , which are based upon the local characteristic time scale of the signal. Thus, EMD is perfectly suitable for non-stationary signal processing and fault characteristics extracting. It is well known that a gear vibration signal consists of a number of frequency family components, each of which is a modulated signal. Thus, we can use EMD to decompose a gear fault vibration signal into a number of lMF components, some of which correspond to the frequency families, and the others are noises. Therefore, the frequency families can be separated and the noise can be decreased at the same time. The proposed method has been applied to gear fault diagnosis. The results show that both the sensitivity and the reliability of this method are satisfactory. 相似文献
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针对故障齿轮振动信号的非平稳特征和包含强烈噪声,很难提取故障特征频率的情况,提出了基于双树复小波和奇异差分谱的故障诊断方法。首先将非平稳的故障振动信号通过双树复小波分解为几个不同频段的分量;由于噪声的影响,从各个分量的频谱中难以准确地得到故障频率。然后对包含故障特征的分量构建Hankel矩阵并进行奇异值分解,求奇异值差分谱曲线,确定奇异值个数进行SVD重构降噪,由此实现对故障特征信息的提取。最后再求希尔伯特包络谱,便能准确地得到故障频率。实验结果和工程应用表明,该方法可以有效地提取齿轮的故障特征信息,验证了方法的可行性和有效性。 相似文献
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针对非线性、非平稳且包含强烈的噪声的轴承故障振动信号难以有效提取故障特征信息进行故障识别的问题,提出基于双树复小波变换和双谱的故障诊断方法。首先利用双树复小波变换将故障轴承振动信号分解为若干个不同频带的分量,选择出包含故障特征的分量;然后对该分量进行希尔伯特包络解调;最后对包络信号求其双谱图,从而有效地提取出故障信号的特征频率,准确地进行故障识别。滚动轴承故障实验和工程应用表明,该方法能有效地提取故障轴承的故障特征频率,并且几乎可以完全抑制噪声,验证了方法的可行性和有效性。 相似文献
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When a tooth crack failure occurs, the vibration response characteristics caused by the change of time-varying mesh stiffness play an important role in crack fault diagnosis. In this paper, an improved time-varying mesh stiffness algorithm is presented. A coupled lateral and torsional vibration dynamic model is used to simulate the vibration response of gear-rotor system with tooth crack. The effects of geometric transmission error (GTE), bearing stiffness, and gear mesh stiffness on the dynamic model are analyzed. The simulation results show that the gear dynamic response is periodic impulses due to the periodic sudden change of time varying mesh stiffness. When the cracked tooth comes in contact, the impulse amplitude will increase as a result of reductions of mesh stiffness. Amplitude modulation phenomenon caused by GTE can be found in the simulation signal. The lateral–torsional coupling frequency increases greatly within certain limits and thereafter reaches a constant while the lateral natural frequency nearly remains constant as the gear mesh stiffness increases. Finally, an experiment was conducted on a test bench with 2 mm root crack fault. The results of experiment agree well with those obtained by simulation. The proposed method improves the accuracy of using potential energy method to calculate the time-varying mesh stiffness and expounds the vibration mechanism of gear-rotor system with tooth crack failure. 相似文献