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针对现有信号降噪或重构方法无法完全去除噪声,且时频表示存在能量模糊问题,提出了一种利用元素分析进行滚动轴承故障诊断的方法。所提方法首先构造了元素模型来表征信号,然后对元素模型进行Morse小波变换,并从小波变换中计算得出信号冲击点,从而得到信号的故障特征频率。该方法还可以利用基于小波变换中时间或尺度平面内的少量孤点来重构信号。最后,采用一组仿真信号数据和两组实验数据来评估所提方法性能,并与其他信号重构方法和时频分析方法对比,结果表明,所提方法对滚动轴承故障信号重建和识别的效果更好。 相似文献
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针对滚动轴承振动信号故障特征难以自动提取和故障类别难以自动准确识别的问题,提出一种改进集成深层自编码器(IEDAE)方法.首先,改进自编码器的损失函数并设计3种小波卷积自编码器;其次,利用区分自编码器、小波卷积自编码器等5种自编码器构造相应的深层自编码器,并设计“跨层”连接以缓解深层网络的梯度消失现象,实现对轴承振动信号的无监督预训练和有监督微调;最后,通过加权平均法输出识别结果,以保证诊断结果的准确性和稳定性.实验结果表明,改进集成深层自编码器方法能有效地对滚动轴承进行多种工况和多种故障程度的识别,较好地摆脱了对人工特征提取的依赖,特征提取能力和识别能力优于现有其他方法. 相似文献
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滚动轴承是大型机械设备的重要部件,起着非常重要的作用.当轴承发生故障时,如不及时修复或更换,将严重影响设备的寿命.时频分析方法是一种非常有效的故障特征提取工具,已得到广泛的应用;同时,时频分布的能量聚集性影响故障特征提取效果,因此,一种能量更加集中的时频分析方法对机械信号处理与故障诊断起着至关重要的作用.提出了一种全新... 相似文献
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对工业设备中的滚动轴承进行故障诊断时,被测信号经常受到高频噪声和间歇噪声的干扰,导致信号分解和特征提取的精度较低。为解决此问题,提出一种基于总变差降噪(TVD)和改进的局部均值分解(LMD)的方法。采取总变差方法对信号进行降噪处理,选取合适的正则化参数,使得降噪后的信号在具有高信噪比的同时具有较低的均方根误差。对降噪后的信号进行局部均值分解,根据互相关系值和峭度选取最佳的PF分量,进行包络分析,实现对故障特征的提取。对实测信号进行实验验证。结果表明:所提方法可以达到有效的降噪效果,能准确提取复杂振动信号中的故障特征。 相似文献
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变分模态分解(VMD)广泛应用于故障诊断中,从振动信号中提取故障特征是故障诊断过程中的关键部分。针对强背景噪声和脉冲干扰下滚动轴承早期故障特征难以提取的问题,提出了一种新的基于果蝇优化算法(FOA)的变分模态分解的轴承故障诊断方法。首先,利用果蝇优化算法自适应优化VMD的惩罚参数α和分解数K,获取最优参数组合;然后,对信号进行VMD分解,得到K个模态分量;最后,基于峭度最大化准则选取最优模态分量进行包络解调分析,提取出故障特征频率。通过仿真信号分析、实际故障轴承信号验证以及与基于果蝇优化算法的多分辨奇异值分解(MRSVD)方法进行对比,证明了所提方法的有效性。 相似文献
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近年来,质量相关的故障诊断受到学界的广泛关注。目前存在多种基于后处理的故障诊断算法,但是,进一步的研究发现,当质量无关的故障幅度增强时,这些后处理算法会逐渐失去功能,除此之外,后处理算法在实践中会产生很大的计算量。为了进一步解决上述算法的弊端,采取一种预处理、建模、后处理的结构,并提出修正的潜在结构正交投影算法。对比之前的算法,该方法对质量相关的故障更具实用性,同时减少了模型所需潜在变量的数目,与之前算法相比,计算量更低,数值示例和田纳西-伊士曼过程用来验证该方法的有效性。 相似文献
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变分模态分解(Variational mode decomposition, VMD)是一种具有良好带通滤波特性的信号处理方法,它能够非递归地将实信号分解成一定数量在时域中具有准正交和稀疏特性的有限带宽模态分量。考虑到VMD分解多模态信号时的优势,为了弥补调制强度分布(Modulation intensity distribution, MID)分析多谐波调制信号时的不足,研究将VMD作为调制强度分布的前处理,提出了一种基于VMD的调制强度分布的齿轮故障诊断方法,并通过数值仿真和实验分析验证了该方法的有效性。 相似文献
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