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基于压缩感知的叶端定时欠采样多频叶片振动盲重构研究 总被引:1,自引:0,他引:1
旋转叶片是航空发动机的核心部件,长期工作在复杂的工况下承受交变应力,容易产生振动而导致疲劳失效,因此在线监测叶片振动对发动机运行安全具有十分重要的工程意义。针对传统的接触式应变法无法同时测量所有叶片振动且布线复杂存在安全隐患的问题,采用叶端定时(Blade tip-timing, BTT)非接触方法对叶片振动进行实时在线监测。但是BTT测量信号受叶顶传感器安装限制属于典型的欠采样信号,而叶片由于气动激励及微小裂纹的非线性导致其叶端出现多频振动响应,因此利用欠采样的BTT信号获取未知多频叶片振动是目前遇到的巨大挑战。提出采用压缩感知方法解决BTT欠采样多频叶片振动盲重构。首先分析叶片在气动激励下的多频响应;然后建立BTT测量的压缩感知模型,并采用多重信号分类(Multiple signal classification,MUSIC)算法进行求解;最后通过数值仿真,并结合旋转叶片BTT测振实验台验证了压缩感知理论解决BTT欠采样多频叶片振动盲重构难题,实现旋转叶片振动BTT非接触在线测量。 相似文献
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利用无旁瓣的Hanning-Poisson窗构造出一种新的二维组合滞后窗并用于双谱的估计,针对旋转机械故障诊断中常见的二次相位耦合信号进行了验证比较。结果表明,构造的窗函数能抑制频谱泄漏,减小估计方差。 相似文献
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独立分量分析在直升机齿轮箱故障早期诊断中的应用 总被引:11,自引:0,他引:11
齿轮箱早期的故障信号往往十分微弱 ,信噪比低 ,这大大限制了已有诊断方法在早期诊断中的应用 ,因此如何获取真实的振动信号是提高齿轮箱早期故障诊断质量的关键 ,独立分量分析 (ICA)为此提供了一种新的思路。文中研究了ICA在齿轮箱故障早期诊断中的应用 ,首先分析了齿轮箱的混合振动信号模型 ,然后针对具体的轴承故障进行了实验 ,并使用快速ICA算法分离出轴承的振动信号 ,再将其功率谱与原始振动信号的谱相比较 ,结果表明ICA更易于实现故障的早期诊断 ;最后提出了进一步的研究建议。 相似文献
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基于临界曲面的改进Paris定律球轴承疲劳寿命预测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
通过场发射扫描电镜对球轴承疲劳故障点微观结构进行观察,发现裂纹总是沿着某个曲面进行萌生和扩展,扩展到一定程度后发生断裂形成近似椭圆形状的剥落点,随着球轴承的运转,不仅断裂后的裂纹发生二次剥落,而且剥落点将在新的曲面上发生多次剥落,形成断层形貌。基于此种现象,提出球轴承临界曲面的概念,假定裂纹的萌生和扩展均在此临界曲面上,将三维裂纹扩展问题转化为二维裂纹扩展问题进行分析。在临界曲面概念的基础上,提出改进的Paris疲劳寿命预测模型,将疲劳寿命分为裂纹扩展和剥落点增大两部分,分段采用改进的Paris定律预测球轴承的疲劳寿命。通过多套SKF 6205深沟球轴承疲劳寿命试验数据进行验证,与传统的SKF L-P公式预测结果相比,提出的方法能够较好地预测球轴承的疲劳寿命。 相似文献
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针对电机转子碰摩时振动信号具有二阶循环平稳性的特点,提出了一种基于谱线再生技术的早期碰摩故障检测方法。该方法通过对转子振动信号进行二次非线性变换,提取二阶循环频率作为早期碰摩的故障特征,它利用振动信号的循环平稳性,达到了信噪分离的目的,能够比较容易地从复杂背景中提取出微弱的早期特征信息。通过仿真信号分析验证了这一点,并对刚开始触碰、早期尖锐型触碰和晚期平钝型触碰三种故障实验数据进行了分析,结果表明谱线再生技术确实可以简单、快速和准确地提取出转子早期碰摩故障特征。 相似文献
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