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针对无先验知识模式下机械故障特征的选择、融合存在盲目性、片面性,提出了一种基于特征评估与核主分量分析的齿轮故障特征提取与分类方法。该方法采用小波包分解对原始信号进行分解,分别提取原始信号和各分解信号的时域指标组成联合特征,然后确定了稳定性门限值与敏感性筛选比例因子,采用稳定性与敏感性联合评估方法对特征进行评估,并利用核主分量分析方法提取剩余联合特征中的非线性特征,实现不同齿轮故障状态的分类。实验结果表明,这种集成了小波包分解、特征联合评估方法和核主分量分析的齿轮故障分类方法能够更好地提取齿轮故障的特征信息,从大量的故障特征中剔除不稳定与不敏感的劣质特征,明显改善了核主分量分析提取齿轮故障非线性特征的效果。 相似文献
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针对滚动轴承振动信号中常包含有谐波、高斯白噪声和非周期性瞬态冲击成分,导致故障特征提取困难的问题,提出一种基于自适应的变分模态分解(adaptive variational mode decomposition,简称AVMD)和二阶频率加权能量算子(second-order frequency weighted energy operator,简称SFWEO)的滚动轴承故障诊断方法。首先,根据不同的信号自适应地确定模式数和惩罚因子,利用参数优化的变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)对原始信号进行分解,得到多个本征模式函数(instrinsic mode function,简称IMF);其次,计算每个IMF的时频加权峭度,根据时频加权峭度最大化准则选择最佳IMF;最后,采用二阶频率加权能量算子对最佳IMF进行解调。仿真和试验结果表明,所提方法克服了传统VMD算法分解精度受参数影响较大导致信号出现过分解或欠分解的问题,同时二阶频率加权能量算子对信号中的干扰成分具有很好的抑制作用,有效提高了诊断正确率。 相似文献
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针对国内某核电厂多台立式反应堆冷却剂泵(以下简称主泵)均存在的低频振动问题,采用时频分析、二维全息谱等信号处理方法对现场采集的泵轴振动数据开展分析,总结启机、正常运行阶段泵轴振动数据时域、频域特征,根据信号特征推测主泵出现低频振动问题的根本原因为水润滑轴承水膜涡动故障。进一步地,针对上述推测开展立式转子滑动轴承水膜涡动故障振动机理研究。结合流体连续性理论和牛顿流体特性,解释水膜半速涡动频率特征;根据主泵轴承供水压力略高于15.4MPa的运行工况,得到轴承内部润滑水压力分布特征,进一步分析润滑水压力合力,解释了水膜涡动导致自激振动的激励力。建立水膜涡动故障动力学数值模型,获得故障对应的振动特征。上述研究结果对立式转子水膜涡动故障诊断及其设计改进具有一定的参考价值。 相似文献