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滚动轴承局部故障振动信号中的周期性冲击是识别故障的关键特征.形态分量分析在由多种形态原子组成的过完备字典基础上提取信号中的不同形态成分,基于这种思想提出了一种基于新型过完备复合字典的形态分量分析方法.依据滚动轴承故障振动信号中分量间的形态差异性,改进字典后该方法可以更具针对性地提取出包含故障特征的冲击分量,配合包络谱分析准确提取故障特征频率,诊断滚动轴承局部故障.对比基于快速谱峭度法的轴承故障诊断方法,该方法可以避免人为选择共振带产生的不准确性和非最优问题,提高了故障诊断效果.通过轴承仿真信号和故障实验信号分析验证了该方法的有效性. 相似文献
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在研究谐波小波频段分解与Hilbert解调分析的基础上,提出了基于谐波小波包变换的解调分析法,并详述了其具体实现过程.该方法根据齿轮箱频谱特征与齿轮箱故障特征频率的理论计算值,确定所需提取的特征啮合分量,并在此基础上选择谐波小波包分解层数与所需提取的频带带宽;通过傅里叶变换及其反变换提取出相应的特征啮合分量,然后借助Hilbert算子对提取出的啮合分量进行包络解调分析.采用这种方法对存在磨损及点蚀故障的齿轮箱振动信号进行了分析,结果表明,基于谐波小波包的包络解调法具有精确提取任意频段调制信息的能力,能够为齿轮箱故障源的准确定位及故障程度提供可靠的判断依据. 相似文献
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将一种新的非线性、非平稳信号处理方法-改进HHT(Hilbert-Huang Transform)方法应用于配电网故障选线中.改进HHT方法可以从非平稳的故障信号中准确地提取丰富的系统故障暂态信息.通过对故障后各线路零序电流特征分析,进而利用HHT提取零序电流高频分量幅值、频率和相位等信息,比较幅值和相位实现正确选线.理论分析和大量的ATP仿真结果表明:基于改进HHT的选线方法可以准确、可靠地实现中性点经消弧线圈接地配电网单相接地故障选线. 相似文献
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文章在分析和总结电机常见故障特点及其在振动或电流频谱上出现的故障特征的基础上,针对故障电机的调制信号特点,使用信号解调技术对采集的信号进行幅值解调,提取故障特征进行诊断.并通过实例验证了该方法在电机故障诊断中的正确性. 相似文献
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由于人们无法充分理解生产设备的行为特性,缺乏有效的预测模型来监测设备劣化的变化趋势,这成为解决故障预报问题的主要障碍。将采用k均值聚类和支持向量机预测方法,实现了对矫直机轧制力状态趋势的预测和故障预报. 相似文献
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异步电动机微机保护装置的设计与实现 总被引:3,自引:0,他引:3
长期以来 ,电动机的故障诊断与保护一直是学术界和工程界研究的热点和难点问题。本文采用80C196单片机技术及对称分量分析理论 ,设计实现了一种新型的电动机综合保护装置。与传统的保护装置相比 ,本装置将故障诊断技术应用于保护装置中 ,并最终实现了集测量、诊断、保护、控制和通信功能于一体的异步电动机终端监控单元。 相似文献
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基于BP神经网络的冷轧薄板生产线故障诊断系统研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对某钢厂冷轧薄板生产线电气传动故障类型多,传统故障诊断方法难以实现故障分离等情况,提出了一种基于BP神经网络的故障诊断方法,通过对各个传感器输出信号的分析可以获得故障特征量,将其输入神经网络后,由网络输出层的结点输出可以判断故障类型,从而实现故障诊断. 相似文献
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针对多螺旋桨浮空器执行机构易发生故障的容错控制问题,同时考虑系统所受到的未知外部扰动和螺旋桨输入幅值的饱和约束,提出一种自适应滑模容错控制方法。建立浮空器的四自由度运动模型,系统分析矢量螺旋桨的故障类型,分为输出力的大小故障和矢量转角故障,得到浮空器执行机构的故障模型。基于自适应和滑模控制理论,由跟踪目标与系统当前状态偏差设计积分滑模面。针对未知外部扰动和执行机构偏移故障,设计相应的自适应律进行处理;针对螺旋桨输入饱和约束,应用Sigmoid函数设计跟踪轨迹进行处理。由此设计一种自适应滑模容错控制策略,利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的全局渐近稳定性能。以上海交通大学的多螺旋桨浮空器为模型,仿真验证了故障容错控制方法的有效性和鲁棒性。 相似文献
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系统研究了面向复杂系统监测时变信号的实时故障检测与识别问题.采用滑窗Mallat小波快速变换克服传统小波变换的时域全局依耐性并提高计算效率,使之适应于实时故障检测;针对时变信号的故障模式识别难题,在故障检测基础上采用改进动态循环神经网络(improved dynamic recurrent neural network,IDRNN)进行智能故障识别.最后将滑动时窗小波检测模块及最优IDRNN网络模块嵌入某型完整卫星姿态控制系统仿真平台进行在线故障诊断.试验结果表明:实时条件下的滑动窗口小波变换与传统小波变换具有一致性,IDRNN对于时变信号识别具有较好的时域泛化能力,将滑窗移动时不变小波方法与IDRNN结合可以实现面向复杂系统监测实时信号的故障检测及复合模式分类. 相似文献
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介绍了时域分析中的有纲量参数和无纲量参数,构建了多数据融合故障诊断系统。系统包含数据级、特征级和决策级融合诊断模块,并行BP神经网络作为特征级诊断模块,既克服了BP网络的缺点,又解决了D—S证据理论难以获得BPA的弊端。对液压泵进行应用试验,结果表明,该诊断系统充分利用了多数据的冗余信息,提高了诊断的可靠性和准确性。 相似文献