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91.
针对风机齿轮箱振动信号噪声对系统故障诊断产生干扰的问题,研究了对信号进行降噪处理的方法,提出了一种基于变分模态分析的方法.对数据进行了预处理,通过维纳滤波去除了采集信号中的噪声成分,利用了变分模态分解迭代寻找模型最优解,确定了各分量频率中心和带宽,实现了不同频率成分有效分离;采用了完全非递归分解模型,有效避免了经验模态... 相似文献
92.
《机电工程》2021,38(10)
行星齿轮箱中多种频率成分相互耦合导致无法提取故障特征,针对这一问题,提出了基于1.5维谱(三阶累积量一维对角切片谱)活跃频率的行星齿轮箱磨损故障诊断的方法。该方法先将1.5维谱能够识别的二次相位耦合推广到符合实际意义的二次频率耦合,再将解耦出的参与耦合频率与耦合产生频率逐点相乘,以得到其活跃频率;然后通过观察活跃频率与故障频率之间的关系,判断行星齿轮箱是否发生故障;实验部分首先运用该方法从仿真信号中提取出了活跃频率,然后通过搭建行星齿轮箱齿面磨损故障实验台采集振动信号,最后运用该方法提取出了其磨损故障特征频率。研究结果表明:传统的傅里叶变换方法不能提取出故障特征频率,基于1.5维谱活跃频率的磨损故障诊断方法能够从行星齿轮箱振动信号中提取出故障特征频率,实现了对行星齿轮箱磨损故障的诊断,对行星齿轮箱磨损故障诊断具有重要意义。 相似文献
93.
基于EMD分解的齿轮箱故障诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了基于EMD分解的齿轮箱故障诊断方法,介绍了EMD理论及其算法,完成了齿轮箱齿面磨损故障及正常状态实验,对故障信号进行EMD分解后所得IMF中清晰地表达了故障信息,说明了该方法的可行性和有效性。 相似文献
94.
95.
正随着我国风电行业规模的扩大,风电机组的运行维护工作显得越来越重要,如何做好风电场的计划维护,降低风电场设备的故障率,提高设备的可靠性,对于风电项目的盈利与否,将起到非常关键的作用。风电机组的维护维修引入振动检测技术,可以有效的减轻技术人员的工作量,提高维护维修的效率,降低维护维修的成本。振动监测技术可以定义为识别机械设备(机器或机组)运行状态的一门综合性的应用科学,主要研究机械设备运行 相似文献
96.
针对风电机组齿轮箱传统故障诊断方法以全局误诊断率最小化为目标,忽略了误分类型之间的差别的问题,提出基于代价敏感最小二乘支持向量机(Cost-sensitive Least Squares Support Vector Machine,CLSSVM)的风电机组齿轮箱故障诊断方法。该方法在最小二乘支持向量机原始最优化问题中二次损失函数中嵌入不同样本的误分类代价,建立以误分类代价最小化为目标的CLSSVM故障诊断模型,并同最小二乘支持向量机和代价敏感支持向量机比较。实验结果表明,该方法能提高误分类代价高的故障类样本的诊断正确率,具有代价敏感性,其训练速度也足以满足风电机组齿轮箱故障诊断实时性的需求。 相似文献
97.
基于齿轮箱广泛应用于机械设备的现状,满足企业对于其运行状态评估的现实需求,研究设计了针对齿轮箱监测和诊断的平台系统,以温度、振动等多源指标实时监控齿轮箱运行状况,并基于专家系统对异常数据进行诊断与反馈。以J2EE平台和SSH三层架构进行系统开发,通过底层调用MySQL、界面层运用ECharts对数据进行操作;以Jess引擎作为核心推理模块,建立基于孤立森林与模糊推理的专家系统。该系统可实时地显示齿轮箱运行数据,并完成对异常数据的诊断反馈,能够有效地应用于实际工业领域。 相似文献
98.
针对行星齿轮箱实际工况中存在多种频率耦合无法直接提取故障特征频率的问题,提出一种基于樽海鞘群算法优化变分模态分解(SSA-VMD)结合2.5维谱的故障诊断方法。运用SSA优化VMD的参数;运用自相关系数对分解信号进行重构,降低噪声的干扰;最后运用2.5维谱对重构信号中的频率耦合进行解耦运算。搭建行星齿轮箱磨损故障全生命周期实验台采集振动信号,运用提出的方法解耦出参与耦合的故障频率成分,揭示了行星齿轮箱磨损故障演化规律。研究结果表明:随着磨损故障程度的加深,磨损故障特征频率明显增多。 相似文献
99.
为了实现装甲车辆齿轮主传动系统的在线检测与诊断,在介绍对装甲车辆齿轮主传动系统进行故障诊断与预测必要性的基础上,运用镜像映射变换(FHR)算法实现了系统的建模与辨识。具体的建模过程包括对实测数据的检验与预处理、模型形式的选择、模型参数的估计和模型适用性检验等内容。通过对装甲车辆齿轮主传动系统的振动信号测试与分析,分别建立了单输入单输出及多输入多输出系统的受控AR模型,辨识了系统参数。通过实测结果与辨识结果的对比分析,表明该方法是正确、有效的。 相似文献
100.