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针对齿轮箱的滚动轴承故障信号因噪声干扰,难以进行有效提取的问题,提出了基于变分模态分解与快速谱峭图相结合的轴承故障特征提取方法。首先,利用变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)将振动信号分解成若干个本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),通过相关峭度计算选取故障信息最突出的分量信号;然后,利用快速谱峭图自适应地确定带通滤波;最后,对滤波后的信号进行平方包络谱分析,提取出故障信息。通过公开数据分析和齿轮箱轴承故障实验,证明了该方法的有效性和可行性。 相似文献
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随着装备(设备)维修理论和相关技术的发展,基于状态的维修(CBM)和预先维修(PaM)等维修新技术正在迅速发展,这也使得有关装备维修的观念正在发生深刻地变化.本文针对当前装备维修的主要方式,论述了包括CBM与PaM在内的以可靠性为中心的维修(RCM)分析决策过程,分析了装备维修工作确定与实施的基本流程,探讨了装备维修信息综合管理的主要内容,讨论了CBM与PaM技术中有关装备故障诊断与故障预测的若干重要问题. 相似文献
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基于信息神经网络的状态维修 总被引:2,自引:0,他引:2
基于状态的维修(CBM, condition based maintenance)是设备(武器系统)预报初始故障的主动维修的一种形式[1],是装备或设备维修的重要发展方向,也是本世纪初国内外维修领域研究的热点课题.为进一步推进CBM理论的研究与应用,这里提出一种基于信息神经网络的状态维修.在分析CBM所包括内容基础上,介绍了信息神经网络的故障诊断原理,并针对自行火炮发动机进行了CBM的案例研究.通过实验表明,基于信息神经网络的故障方法对于状态维修具有良好的效果. 相似文献
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针对齿轮性能退化过程中振动信号复杂、特征提取困难等问题,提出采用基于局部特征尺度分解与复合谱的退化特征提取方法。改进复合谱分析法,利用离散余弦变换代替复合谱分析法的傅里叶变换,以减少特征信息的遗漏,提高特征信息敏感度;利用局部特征尺度分解法对振动信号进行分解,并采用贝叶斯信息准则与峭度时间序列互相关系数相结合对内禀尺度分量进行筛选,以剔除不必要分量的影响,有效地提取特征信息;利用改进的复合谱分析法对所选取的内禀尺度分量进行融合,提取复合谱熵作为特征向量。该退化特征提取方法运用于齿轮全寿命退化试验中,对实测信号进行特征提取和退化状态识别,结果表明改进后的复合谱熵对齿轮退化状态具有较好的表征能力。 相似文献
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针对当前设备维修策略选择主要依据人工经验或故障后果严重程度的不足,从产品生产过程涉及的多个设备维修问题出发,提出一种定量评估基于状态维修(CBM)策略效益的方法.利用离散事件仿真模拟整个生产过程,根据预测的设备故障时间分布和故障设备的维修时间构建维修策略效益评估的基本框架.以某个加工生产线为应用对象,使用ExtendSim可视化仿真软件包建立生产线的仿真模型,按照维修策略效益评估流程设计三种应用案例,评估事后维修、定期维修和基于状态维修产生的效益,结果表明,基于状态维修策略产生的效益最大,从而验证该评估方法的可行性,可为工程实际中最优维修策略的选择提供依据. 相似文献