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为实现变转速工况下风电机组轴承故障损伤的准确识别,提出一种基于改进奇异谱分解(ISSD)和1.5维包络阶次谱的诊断方法。针对奇异谱分解存在的端点失真和奇异谱分量数量判定问题,提出极限学习机延拓结合窗函数的端点效应抑制策略以及基于Person相关系数的分量数量判定策略。首先,通过计算阶次追踪算法对拾取的信号进行等角度重采样,继而对重采样角域信号进行ISSD处理;为便于后续分析,利用排列熵指标从ISSD处理结果中筛选出最佳主敏感奇异谱分量,对其执行对称差分能量算子解调运算,并计算所得包络信号的1.5维谱;最后通过分析1.5维包络阶次谱中的阶次成分准确判定轴承运行状态。实验台信号及实测工程信号验证表明,所提方法能有效提取变转速工况下风电机组轴承损伤特征,具有一定工程参考价值。 相似文献
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滚动轴承作为最常见的旋转机械零部件,其服役状态下产生的振动信号具有典型的周期性特征,为充分发挥轴承振动信号的这一特征,提出一种融合变维门控循环单元(GRU)和双向长短时记忆单元(BiLSTM)的神经网络模型,并用于轴承寿命预测。该模型先将原始振动信号分成训练集和测试集,然后将轴承振动信号直接输入到变维GRU层中,由变维GRU层捕获原信号的特征并建立特征间的关联性,然后将预处理后的数据输入到BiLSTM层中,由BiLSTM对轴承寿命进行预测。通过使用试验台数据集进行试验,验证了该模型在轴承寿命预测上具有较高的精度,具有一定的工程指导意义。 相似文献
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提出了用于对振动信号进行编码及重构的分段自仿射模型。该算法利用分段仿射变换参数来表征振动信号,并通过迭代函数系统重构信号。用仿射变换参数表征信号时的数据量远远小于振动时域信号的数据量。基于大量地减少了数据传输量这一优点,该算法有助于解决旋转机械状态检测与故障诊断系统中数据信号远程传输问题。仿真及实测信号的应用表明该算法具有较高的数据压缩比和很好的信号重构精度。计算过程中还针对分段自仿射模型的参数取值进行了分析。 相似文献
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针对已有的时频分析方法在转子非平稳特征提取方面的不足,提出采用同步压缩小波包变换(SSWPT)方法进行转子油膜失稳故障分析.首先将采集的振动信号进行小波包变换得到小波包变换系数,然后求取信号的瞬时频率,最后对小波包变换系数沿信号瞬时频率方向进行压缩,从而将各频率成分清晰呈现于时频图中.分别利用仿真、实验信号及油膜涡动现... 相似文献
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汽轮发电机定子绕组端部在电磁力作用下,常常引起绕组端部松动和振动超标等缺陷,严重影响着发电机安全运行,对定子绕组端部振动进行实时在线监测是很有必要的。首先分析了绕组端部结构特点和受力振动情况,然后基于LabVIEW8.5语言和SQL Server2000数据库开发了定子绕组端部振动在线监测系统,采用FOA100光纤加速度传感器和瑞博华RBH8351采集卡,实时采集定子绕组端部振动数据,利用后台分析软件实时分析振动特征,功能包括信号采集预处理、实时参数设置、实时报警、时频域分析、振动趋势分析和历史数据查看等功能。 相似文献