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基于小波包变换的滚动轴承故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
针对故障轴承振动信号能量集中与调制的特点,提出了一种基于小波包能量法与Hilbert变换的滚动轴承故障诊断方法。使用小波包变换对振动信号进行分解、重构及能量计算,并应用Hilbert变换对能量集中频段的重构信号进行解调和频谱分析,提取故障特征频率。同时针对诊断过程中故障特征参数依靠人工计算的问题,提出故障特征参数自动提取方法。实际的滚动轴承实验数据的处理和分析结果表明,该诊断方法能够准确、快速地识别滚动轴承表面损伤的故障模式。 相似文献
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利用小波变换将滚动轴承故障振动加速度信号分解到不同尺度,对包含有故障特征频率的小波系数进行Hirbert变换解调,最后对解调后的信号进行频谱分析获取轴承故障特征信息.实例分析表明,利用小波变换进行滚动轴承内圈故障诊断具有良好的诊断效果. 相似文献
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针对滚动体轴承故障诊断的故障频率获取问题,利用小波变换对故障轴承采集的数据进行故障特征频率提取分析。首先根据Harr小波理论,给出基于Harr小波的信号分解与重构算法;然后根据轴承元件之间滚动接触的速度关系建立的方程,求得滚动轴承的特征频率;最后以西储大学的6203-2RS JEM SKF深沟球轴承作为研究对象,对轴承的外圈、滚动体和内圈进行故障诊断,利用MATLAB编写小波变换程序并进行仿真分析。仿真结果表明:利用小波变换可以准确的判断滚动轴承的故障振动信号,得出与轴承理论上特征频率相对应的频率点。 相似文献
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提出了结合独立分量分析(ICA)和小波变换进行滚动轴承故障诊断的方法。在设计的系统平台上,首先对冲击脉冲信号进行预处理,使信号较好地满足独立分量分析的前提条件。然后,应用独立分量快速算法分离故障轴承的冲击脉冲信号,通过小波快速算法完成信号重构,实现滚动轴承故障的识别。实验结果表明,利用独立分量分析方法提取的故障状态特征向量与小波快速算法相结合可以有效、准确地识别滚动轴承的故障信号。 相似文献
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基于小波信号重构与Hilbert—Huang变换,对矿井提升机进行了故障诊断研究。结果表明,采用自适应的信号处理方法,可获得故障振动信号发生的时间和故障发生的周期,定量刻画故障的频率、时间与幅值的分布,从而能够有效识别故障类型。 相似文献
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连续小波变换在滚动轴承故障诊断中的应用 总被引:8,自引:2,他引:8
采用连续小波分析的方法对滚动轴承振动和速度信号进行处理,提取滚动轴承故障特征。通过对滚轴承在正常、内圈剥落、外圈剥落及滚动体落情况下的振动加速度信号进行分析,验证了这种方法的有效性。 相似文献
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滚动轴承故障是旋转机械常见的故障之一,针对传统包络解调分析方法需要人为选定共振频带的缺陷,首先采用小波包变换滤波的方法提取滚动轴承固有频率共振频带的信号,并对提取的信号进行重构,滤除了其他信号的干扰.然后用Hilbert变换检波的方法对提取的重构信号实现包络解调,去除高频固有振动成分,诊断轴承的缺陷信息.为了进一步提高包络谱的分辨率,最后采用快速傅立叶变换-傅立叶级数(FFT—FS)方法细化频谱.并在ADBE-56-N4型交流电机上实测了6350型滚动轴承故障模拟信号,与理论分析基本吻合. 相似文献
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总结分析了轴承的故障形式及原因,给出了振动频率,阐述了Bp网络的结构及算法,并对实例建立BP神经网络。 相似文献
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根据滚动轴承振动信号的频域变化特征,利用小波分析对其建立频域特征向量,准确地提取了故障的特征信息,结合RBF神经网络训练速度快的优点,将RBF神经网络应用于轴承故障特征的选择,并利用所确定的特征及RBF分类器进行故障诊断。实验结果表明,该方法可实现滚动轴承故障的可靠诊断。 相似文献
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