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991.
盲解卷积和频域压缩感知在轴承复合故障声学诊断的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
针对时域盲解卷积算法对单一故障机械声信号有效,及传统稀疏分量分析对声信号分析失效等问题,提出一种盲解卷积、形态滤波和频域压缩感知重构的稀疏分量分析相结合的轴承复合故障声学诊断方法。通过时域盲解卷积算法优选分量结果,提取声信号的冲击成分。使用形态滤波滤除背景噪声。使用模糊C均值聚类估计混合矩阵,重构传感矩阵,并运用稀疏度自适应匹配追踪基算法(Sparsity adaptive matching pursuit,SAMP)的频域压缩感知重构分离信号。双通道滚动轴承故障声信号分析结果表明该方法能够有效分离和提取滚动轴承故障特征。 相似文献
992.
滚动轴承早期故障特征信息十分微弱并夹杂着环境噪声的干扰,使其信噪比极低,造成微弱故障难以提取.针对这一问题,提出了一种基于自适应局部迭代滤波(Adaptive local iterative filter,ALIF)和最大相关峭度解卷积(Maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)两者相结合的滚动轴承早期故障诊断方法.首先对采集到的振动信号应用ALIF进行分解得到若干个窄带本征模态函数(Intrinsic mode functions,IMFs),根据相关系数-峭度准则筛选出两个较为敏感的IMF分量进行重构降噪;然后对重构降噪后的信号采用MCKD算法增强故障特征中的冲击成分;最后对应用ALIF-MCKD增强后的信号进行包络谱解调分析,提取出故障特征从而判断轴承故障发生位置. 相似文献
993.
994.
针对在实际工况中风电机组滚动轴承发生复合故障时,多个故障间相互作用,彼此干扰,造成复合故障特征难以分离问题,提出了基于谱峭度(spectral kurtosis,简称SK)与多点最优调整的最小熵解卷积(multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,简称MOMEDA)的风电机组滚动轴承复合故障特征分离提取方法。首先,对复合故障信号进行谱峭度分析,选出能量较大的共振频带,并通过构建带通滤波器对相应的共振频带进行滤波,对滤波信号进行包络谱分析,对单一故障特征进行分离提取;其次,对未能实现单一故障特征提取的滤波信号进行多点峭度谱分析并确定故障周期,应用MOMEDA完成后续分离提取过程。仿真信号和工程应用分析结果表明,该方法能够准确且有效地实现轴承复合故障特征的分离提取。 相似文献
995.
井孔周边应力状态的确定是井孔稳定性分析的基础。基于横观各向同性介质的弹性理论,研究了计算层状地质材料中倾斜井孔周边应力分布的解析方法。考虑到地质材料中井孔的真实状态,井孔倾斜度、原地应力的方向和岩层平面倾斜度三者相互之间是任意的。采用广义平面应变假定,建立了斜井孔应力分析的力学模型。利用复变量应力函数的表示方法和井壁边界条件的Fourier变换,得到了斜井孔周围应力分布计算的解析公式。通过若干算例,计算分析了不同井孔倾斜角、不同地层各向同性面倾斜角对井孔周围应力分布的影响。 相似文献
996.
997.
针对大变形条件下承受水平荷载的单桩基础,采用沿深度线性增加并能较好的反映上部土体抵抗侧向变形能力的地基反力系数,及简化的土体弹塑性本构关系,推导出桩身变形和内力的计算公式,并用FORTRAN语言编制了计算程序。算例表明:桩的水平位移和弯矩随水平力和力矩的增加而非线性增大;桩身位移随距离地面的距离的增加而减小,距地面的距离超过10倍桩径时桩身响应极小,可忽略不计;桩顶约束是桩身响应沿桩身分布的重要影响因素;随着桩周土体力学性质的改善,桩的最大位移和最大弯矩均明显减小。计算值与现场实测值吻合度很高,且比已有解计算结果更优,所得解及程序是可靠的。 相似文献
998.
999.
1000.