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柔性薄壁轴承的内外圈是椭圆,这使得它和普通滚动轴承的振动特性完全不同。这种轴承旋转过程中椭圆长短轴会对轴承造成周期性冲击,这种正常的周期性冲击和轴承元件损伤引起的故障周期性冲击混合在一起,掩盖了故障周期性冲击。分析了这种正常周期性冲击的频率分布特点,根据奇异值和频率的内在关系,提出利用奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)来消除这种正常周期性冲击,选择正常周期性冲击的频率成分对应的奇异值进行SVD重构,可以准确地分离出这种正常冲击,从而消除其对故障周期性冲击的干扰。进而采用连续Morlet小波变换对消除了正常周期性冲击的柔性薄壁轴承振动信号进行故障冲击特征提取,选择峭度最大的尺度为故障特征尺度,清晰地提取到了柔性薄壁轴承的故障冲击特征,故障特征提取效果优于没有消除正常冲击时的故障特征提取效果。 相似文献
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柔性薄壁轴承是一种特殊的轴承,其内外圈是椭圆,在旋转时椭圆的长、短轴会对轴承产生一种周期性冲击,这种周期性冲击和轴承元件的故障周期性冲击混合在一起,对故障周期性冲击是一种极大的干扰。为消除这种干扰,通过分析椭圆长短轴引起的周期性冲击的特点,结合谐波小波的盒形频率特性,提出一种改进的谐波小波包来消除这种周期性冲击。普通谐波小波包的子带频率范围是根据分解层数确定的,而改进的谐波小波包的各个子带频率范围则针对椭圆长短轴引起的周期性冲击的频率分布特点而设计,可以有效地提取到这种冲击的每一个谐波分量,从而可准确地分离出整个周期性冲击。对实际柔性薄壁轴承振动信号的处理结果表明,改进的谐波小波包从混合的复杂周期性冲击中准确地分离出了椭圆长短轴引起的周期性冲击,而故障周期性冲击却被完好保留,从而消除背景周期性冲击的影响,实现对柔性薄壁轴承损伤的正确识别。 相似文献
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设计了一种参数优化的模糊控制器,其以信息熵为优化的性能指标,根据模糊控制器输入变量的大小。寻找模糊控制器的最优参数。应用于切削务件变化的加工过程的参数自调整模糊控制表明,这种方法不仅可以提高模糊控制的动、静态性能,而且还具有信息补偿、鲁棒性强等特点。 相似文献
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为了使短时傅里叶变换(short time Fourier transform,简称STFT)获得良好的时频聚集性,必须根据信号的具体特点来选择窗长。分析了现有窗长选择准则的选择机理及其优缺点,发现归一化3阶Renyi熵准则与Stankovic准则一般只会取到窗长选择范围的最大值,并分析了出现这种问题的原因,而其他准则得到的也不是最优的窗长。提出了一种新的基于对数窗能量的窗长选择准则。对数窗能量与窗长是一种非线性关系,这显著区别于普通窗能量随窗长线性增长的特性,且其增长速度与窗型无关,并在短窗和长窗具有不同的增长速度,因而能够在短窗和长窗之间取得良好的折衷。提供了仿真信号和实际信号的处理实例,其结果证明对数窗能量准则使STFT获得了良好的时频聚集性,效果优于现有的窗长选择准则。 相似文献