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变压器模态参数的准确计算是研究变压器振动噪声问题的前提,以往对变压器器身进行实体建模,并将绕组与铁心材料按各向同性处理的常规模态分析方法存在计算精度上的缺陷,影响振动分析结果。为了准确模拟变压器等效结构,从而准确计算变压器模态参数,本文计算分析了变压器铁心结构各向异性、绕组结构各向异性、撑条结构各向异性等对变压器固有频率计算结果的影响,通过合理设置零部件等效材料属性与接触关系,较准确地计算了变压器的主要阶次固有频率。与实测相比,主要模态频率计算平均误差在5%以内,验证了方法的合理性。 相似文献
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针对基于振动信号故障诊断存在的接触式测量弊端及传统声学故障诊断只反映部分声学信息问题,将近场声全息技术引入故障诊断克服该缺陷。基于LabVIEW平台开发出的非接触式机械故障诊断系统,利用近场声全息重建机械声源面附近声压场,得到可视化声源的声像图;从声像图中提取反映声场空间分布的灰度共生矩阵特征,结合支持向量机模式识别实现智能故障诊断。该系统具备智能诊断测试、声源可视化、数据分析等功能,操作方便,可用性强。通过对齿轮箱故障诊断,正确率达97.3%。与传统声学诊断方法的对比,证明该系统可靠、实用。 相似文献
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利用声场空间分布特征诊断滚动轴承故障 总被引:2,自引:0,他引:2
基于振动信号分析的特征提取是目前最主要的机械故障诊断方法,而振动信号的获取受到接触式测量的限制,基于声学测量的故障诊断能够克服这一缺点,但传统基于单通道测试的声学诊断技术存在测点选择难和局部诊断的不足。基于近场声全息技术提出一种用于滚动轴承故障诊断的声场分布特征提取方法。不同轴承故障能产生不同的振动特性,进而产生相应的声场分布,鉴于轴承状态与声场分布特性的对应关系,利用近场声全息算法重建声源附近各轴承运行状态下的声场,得到反映声场分布的二维声像图,再从声像图中提取故障相关的灰度共生矩阵特征,建立声场分布特性与轴承运行状态间的内在联系,结合支持矢量机模式分类,用于轴承的故障诊断。研究表明所提出的声场分布特征提取方法能够有效地用于滚动轴承的各类故障诊断,为机械故障诊断提供了新的参考。 相似文献
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通过引入近场声全息和分块特征提取技术,改进了基于声像的故障诊断方法,发展了基于近场声全息模式识别的故障诊断技术.针对多个机械部件对应相同故障频率,并产生相干声场的故障情形进行了加肋板激振的模拟实验,使用传声器阵列扫描技术测取各种状态下声信号,在利用近场声全息技术得到声像进行噪声源识别与定位的基础上,对声像进行整体和分块相结合的奇异值特征,提取方式构造识别向量,然后采用多分类支持向量机进行训练分类,进而用于机械工作状态的诊断.实验结果表明,根据声像的物理特征使用整体和分块相结合的特征提取技巧能够较好改善诊断效果,同时进一步验证了声成像方法在故障诊断领域应用的可行性,并与常规的基于单点或几个孤立测点测试的声学故障诊断方法相比具有优越性,拓展了声学故障诊断技术的应用范围. 相似文献
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