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对大型轴承表面损伤进行定位,有助于及时发现故障,加快修复速度。提出了一种使用单个声发射传感器对大型轴承表面损伤进行定位的方法。针对轴承环形结构,利用Lamb波频散特性,估计不同频段信号的可能模式和传播速度,使用Akaike信息准则(AIC)确定不同频段信号到达传感器的时间差。根据不同频带到达传感器的时间差估计不同模式下声发射源位置。针对传播模式不确定和仅利用一个时间差的镜像位置问题,改变传感器位置后对同一声发射源进行第二次定位,剔除不合理的传播模式,从而得到声发射源的唯一确定位置。通过在圆柱滚子推力轴承上进行的断铅试验,验证了该方法的有效性。 相似文献
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基于振动分离信号构建和同步平均的行星齿轮箱轮齿裂纹故障特征提取 总被引:1,自引:0,他引:1
行星齿轮箱由于行星轮的行星运动导致其振动传递路径存在时变性,其振动响应与常规定轴齿轮箱振动响应有着本质的区别,传统的同步平均并不能直接应用于行星齿轮箱。为解决该问题,国外发展了可有效克服行星齿轮箱变传递路径的加窗同步平均法,详细论述了基于振动分离信号构建和同步平均的行星齿轮箱轮齿裂纹故障特征提取的原理及其实现。该方法首先验证齿轮的啮合齿序特征,根据齿序特征选择合适的窗函数对信号进行加窗截取,再根据重排齿序和加窗截取信号构建目标齿轮振动信号,最后对振动分离信号进行同步平均。行星齿轮箱齿根裂纹故障实测信号分析表明,该方法能有效的对行星齿轮箱进行故障特征提取。 相似文献
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循环平稳分析是滚动轴承故障特征提取的重要方法之一,但在用于滚动轴承故障特征提取时,存在因干扰成分较强而不能有效提取轴承故障特征的问题。为能在干扰环境中有效提取滚动轴承故障信息,基于循环谱分析提出一种鲁棒性滚动轴承故障特征提取方法。首先通过离散随机分离(discrete random separation,DRS)分析分离信号中的周期分量,提取其随机分量;随后用Teager能量算子(Teager energy operator,TEO)提取随机分量的振动能量序列;再对该序列进行快速谱相关(fast spectral correlation,Fast-SC)分析,采用基于能量熵的能量差异系数评价各循环频率(阶次)切片的能量强度;最终经熵加权降低无关干扰成分影响以有效提取故障特征。通过传统的快速谱峭度、快速谱相关和基于总变差去噪的快速谱相关分析方法与该方法对美国智能维护系统中心的滚动轴承振动数据以及实测齿轮箱复合故障试验信号进行对比分析,验证了该方法在滚动轴承故障诊断应用中的优势。 相似文献
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一种连续条件属性值的决策表的归纳学习方法 总被引:1,自引:0,他引:1
对由连续条件属性值和离散决策属性值组成的决策表,提出了一种归纳学习方法。把决策表中的连续条件属性值看作一矩阵,进行矩阵的奇异值分解,以确定决策表条件属性的数目。用模糊C均值聚类的方法对连续条件属性值进行不同聚类数目的聚类,得到不同聚类数目下的离散决策表,对这些决策表进行条件属性简化,从而得到不同的条件属性数目。比较矩阵奇异值分解后决策表条件属性的数目和上述不同聚类数目下的离散决策表简化后的条件属性的数目,并考虑决策属性的数目,确定最终的聚类数目。在此基础上,给出了由连续条件属性值和离散决策属性值组成的决策表的归纳学习方法,并验证了其有效性。 相似文献
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