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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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提出了用连续小波变换与傅里叶变换相结合进行轴承外圈故障识别的新方法。先通过Morlet连续小波变换对故障轴承信号进行不同尺度的分解.再对其获得的小波系数进行快速傅里叶变换来识别故障特征频率。然后对不同信号做小波系数能量谱进行对比。优点在于能够在强噪声背景下较为精确的识别外圈故障。实际测试验证了新方法的正确性。 相似文献
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比较详细地阐述了电动机滚动轴承异常产生的机械振动机理,得出了几种常见故障的频率表现.结合实验数据,对所测得的振动信号进行小波包分解,对特定的频率段与正常信号相应的能量进行比对,确定出故障频率,从而准确找出电动机的故障所属. 相似文献
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基于EMD分解与小波包的滚动轴承故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
针对滚动轴承故障信号分析中的问题,提出了将Hilbert-Huang变换和小波包分析相结合的滚动轴承故障诊断新方法,实测信号分析表明,该方法能有效地对滚动轴承故障信号进行检测. 相似文献
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叙述了小波、小波包理论,详细导出了小波包-自回归谱(WT-AR)的计算方法。将小波包和自回归模型结合起来,在机械故障诊断中实现了不同频道范围内,不同零部件故障信息分离和提取。并以挖掘机提升系统齿轮箱为例,说明该方法适用于轴承早期故障的诊断。 相似文献
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应用小波包和包络分析的滚动轴承故障诊断 总被引:10,自引:2,他引:10
提出了一种基于小波包分析、频带能量分析和包络分析相结合的滚动轴承故障诊断方法.首先利用小波包将滚动轴承振动信号分解到不同的节点上.然后求出各频率段的能量,根据频带能量的变化情况,找出滚动轴承的故障所在的频带.最后对故障频带的重构信号做包络谱,将谱峰处的频率同滚动轴承的故障特征频率进行对比分析,诊断出滚动轴承的故障.通过对试验中采集到的滚动轴承振动信号进行分析,证明了该方法在滚动轴承故障诊断中的有效性. 相似文献
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滚动轴承振动与噪声的相关性解析 总被引:2,自引:1,他引:1
通过对滚动轴承振动与噪声关系的深入分析,阐明了轴承振动与噪声之间的本质相关性和主要差异性———控制轴承振动可以控制轴承噪声,但目前测量轴承振动的方法却不能完全反映轴承噪声,同时还介绍了轴承噪声寿命的估算方法,指出了轴承振动与噪声的主流技术发展方向。 相似文献
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滚动轴承振动与噪声关系的实验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以实验为基础,研究6201—2RZ轴承振动与噪声的关系。借助数理统计理论,对实验数据进行了较全面的统计处理。数据处理结果表明,振动加速度有效值和噪声声压级的统计关系不明显;仅从低频、中频或高频的单个频段考虑,在各个频段里,速度有效值对噪声声压级的影响不具有统计相关性;若综合考虑三个频段,则速度有效值和噪声声压级具有一定的统计相关性,但由于所得到的回归方程的标准偏差比较大,因此用振动来描述和控制噪声的可靠性就比较差。为此,对于所研究的滚动轴承来说,不宜用振动代替噪声。 相似文献
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基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法的研究 总被引:3,自引:1,他引:2
介绍了小波分析的基本理论,并将小波分析应用于轴承的故障诊断。通过对实验数据的分析和处理,提取出了故障特征,并准确地对故障进行了定位。这种方法取得了良好的诊断效果,适合于滚动轴承的故障诊断。 相似文献
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对S0910型滚动轴承振动测量仪进行改造,使之成为一种能现场测量滚动轴承噪声的测量仪.详细阐述了对S0910滚动轴承振动测量仪的机械系统和电器系统的改造,重点介绍了隔声系统的结构和作用,最后用改造的噪声测量仪进行滚动轴承噪声测量试验,证明该噪声测量仪有一定的现场测量轴承噪声的能力,但测量范围和精度有待进一步提高. 相似文献
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采用小波分析方法进行振动信号降噪存在选取参数依靠经验的问题,采用独立分量分析(ICA)方法进行振动信号降噪存在欠定问题,为了避免小波降噪以及ICA方法单独使用的缺点,提出了将小波降噪分析和基于负熵的FastICA独立分量分析相结合来处理滚动轴承含噪振动信号的方法。首先对原始信号进行小波降噪处理,然后将处理后的信号与原始信号组成FastICA的输入矩阵,进行FastICA降噪处理,最后利用滚动轴承振动信号对该方法进行有效性验证。实验分析表明:该方法增大了振动信号的峭度值,达到了滚动轴承振动信号降噪的目的。 相似文献