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当电机轴承出现故障时,定子电流信号中的微弱故障特征淹没在基波及谐波的强大噪声背景中。由于信噪比过低,基于电流的轴承故障检测一直是一个挑战。为此,提出了一种基于时延降噪的循环双谱检测方法。首先根据循环双谱函数构造定子电流解析表达式,提取电流解析式的特征解。通过理论分析确定循环双谱函数中的时延滞后量,减少电流信号中的无关噪声成分。最后利用实验平台采集定子电流,在电流解析式取得特征解的位置做切片频谱分析。实验结果表明,所提方法能有效提升信噪比,并提取出电流中非平稳的微弱故障特征,实现电机轴承故障的检测。 相似文献
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针对感应电机定子故障的特征频率处在低频段,小波分解系数易受电机负荷波动影响的问题, 提出一种采用希尔伯特变换对信号进行预处理,利用小波包分解来实现定子故障特征的提取方法。通过小波包分解,使相应分解子频段能始终覆盖随电机转差率以及供电电源频率变化的故障特征频率。增加小波时域波形的波峰数,减少了子频段间的频域混叠及频谱泄漏现象。对原始信号进行希尔伯特变换的预处理,降低了电机负荷波动对分解系数的影响;采用子频段节点重构系数的均方根值变化率作为故障特征指标。通过对实测故障数据的应用,利用上述方法可以有效地识别出电机的定子故障。 相似文献
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针对滚动轴承发生局部故障时振动信号中微弱周期性冲击的特征提取问题,提出参数优化集合经验模式分解(optimal ensemble empirical mode decomposition,简称OEEMD)与Teager能量算子解调结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,针对集合经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)过程中两个关键参数k(加入白噪声的幅值系数)和m(集合平均次数)的准确选取问题,通过引入相关系数、相关均方根误差和信噪比分析,给出一种可自适应确定这两个参数取值的OEEMD方法,通过OEEMD将冲击从滚动轴承振动信号中分离出来;其次,采用Teager能量算子对其进行包络解调,计算出瞬时幅值后再对瞬时幅值进行包络谱分析,以获取冲击的特征频率,从而对滚动轴承故障进行准确诊断。仿真信号分析和应用实例验证了该方法的有效性。 相似文献
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基于小波包变换的电机定子故障特征提取方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对感应电机定子故障的特征频率处在低频段,小波分解系数易受电机负荷波动影响的问题, 提出一种采用希尔伯特变换对信号进行预处理,利用小波包分解来实现定子故障特征的提取方法.通过小波包分解,使相应分解子频段能始终覆盖随电机转差率以及供电电源频率变化的故障特征频率.增加小波时域波形的波峰数,减少了子频段间的频域混叠及频谱泄漏现象.对原始信号进行希尔伯特变换的预处理,降低了电机负荷波动对分解系数的影响;采用子频段节点重构系数的均方根值变化率作为故障特征指标.通过对实测故障数据的应用,利用上述方法可以有效地识别出电机的定子故障. 相似文献