基于气动信号小波分析的风机叶片裂纹故障诊断

下载PDF

导出

摘要叶片裂纹和断裂是风机中普遍存在的一种严重安全隐患,能够尽早的检测出裂纹现象的存在,对于工矿安全生产具有重要意义。利用小波分析方法对采集的叶片正常工作状态和叶片具有裂纹时的气动信号分别进行五层小波分解,并对分解系数进行重构,获取各频带归一化能量作为特征向量进行识别,结果证明:该方法能有效识别风机叶片裂纹故障,且直观性强,实用性高。

作者黎少辉李意民

机构地区中国矿业大学机电学院徐州工业职业技术学院

出处《煤炭工程》北大核心 2009年第12期95-97,共3页 Coal Engineering

基金江苏省自然科学基金(Bk2005018)

关键词小波分析叶片裂纹故障诊断

分类号 TD441 [矿业工程—矿山机电]

引文网络
相关文献

参考文献9

1闻邦椿等著..故障旋转机械非线性动力学的理论与试验[M].北京:科学出版社,2004:329.
2任世美.基于小波包分解的转子叶片裂纹故障特征分析[J].冶金设备,2005(6):39-41. 被引量：4
3刘晓波,孙康.转子叶片裂纹故障特征提取研究[J].江西理工大学学报,2006,27(1):1-3. 被引量：8
4张善文,雷英杰,冯有前.MATLAB在时间序列分析中的应用[M].西安:西安电子科技大学出版社,2006. 被引量：3
5葛哲学编著..小波分析理论与MATLAB R2007实现[M].北京:电子工业出版社,2007:491.
6Jing Lin, Liangsheng Qu. Feature Extraction Based on Morlet Wavelet and its Application for Mechanical Fault Diangosis. Journal of Sound and Vibration, 2000, 234(1) : 135 - 148. 被引量：1
7黎少辉,李意民.利用多振子系统的耦合性进行叶轮机械监测的可行性分析[J].矿山机械,2007,35(2):47-48. 被引量：3
8顾永辉,范廷赞.煤矿电工手册第三册[M].北京:煤炭工业出版社,1999. 被引量：2
9段浩均,彭世生,高延民.矿山电力拖动与控制[M].徐州:中国矿业大学出版社,2002. 被引量：2

二级参考文献9

1[1]Ostachowiez W M,Krawezuk M.Analysis of the Effect of Cracks on the Natural Frequeneies of a Cantilever Beam[J].Journal of Sound and Vibration,1991,150(2).191 ～20i 被引量：1
2[2]Wauer J.Vibration of Cracked Rotating Blades [J].Machine Vibration,1992(1).126 ～ 131 被引量：1
3[5]Jing Lin.Liangsheng Qufeature Extraction Based on Morlet Wavelet and its Application for Mechanical Fault Diangosis [J].Journal of Sound and Vibration.2000,234(1).135～148 被引量：1
4Ostachowiez W M, Krawezuk M. Analysis of the Effect of Cracks on the Natural Frequeneies of a Cantilever Beam [J]. Journal of Sound and Vibration, 1991,150(2): 191-201. 被引量：1
5Wauer J. Vibration of Cracked Rotating Blades[J]. Machine Vibration, 1992,(1): 126-131. 被引量：1
6Jing Lin, Liangsheng Qu. Feature Extraction Based on Morlet Wavelet and its Application for Mechanical Fault Diangosis[J]. Journal of Sound and Vibration. 2000, 234(1): 135-148. 被引量：1
7张雨.关联维分形与模糊聚类在柴油机工作状态监测中的应用[J].内燃机学报,1998,16(2):208-213. 被引量：22
8夏勇,商斌梁,张振仁,薛模根,郭明芳.分形几何在内燃机振动信号分析中的应用[J].振动与冲击,2001,20(1):59-61. 被引量：11
9王洪刚,唐力伟,郑海起.混沌分形在内燃机振动信号分析中的应用[J].数据采集与处理,2003,18(2):214-217. 被引量：10

共引文献12

1王文祥,安维峥,王维民,李东亮.基于模糊综合评判与故障树法的燃气轮机故障诊断[J].船舶工程,2013,35(S1):52-55. 被引量：3
2周忠宁,周忠彭,许太山.对旋轴流局部风机二级区域故障分析[J].矿山机械,2009,37(3):19-21.
3任祥军,张振东,任三建,褚洪军,王其国.JTDK-ZN-01S型交流提升机电控系统常见故障的判断与处理[J].煤炭工程,2009,41(11):59-60. 被引量：1
4黎少辉,李意民.基于气动信号小波分解的风机叶片裂纹扩展特征分析[J].噪声与振动控制,2010,30(1):93-95. 被引量：1
5黎少辉,李意民.基于气动信号M带小波分析的叶片裂纹故障识别[J].机械科学与技术,2010,29(5):630-633. 被引量：2
6王维民,尚文.基于模糊综合评判与故障树法的燃气轮机故障诊断[J].新技术新工艺,2013(4):100-103. 被引量：1
7尚文,王维民,崔津,曾咏奎.基于失效分析法与FTA法的叶片安全性研究[J].流体机械,2014,42(3):40-43. 被引量：2
8宋航,张忠林,谢冰.基于SVM分类器的动态关联规则趋势度挖掘方法[J].信息通信,2014,27(6):56-57. 被引量：3
9胡俊杰.基于支持向量回归的非线性时间序列预测[J].浙江万里学院学报,2014,27(3):73-77.
10刘美茹,朱靖,滕光蓉,李光辉.非接触旋转叶片振动测量系统在转子叶片裂纹故障试验中的应用[J].燃气涡轮试验与研究,2015,28(2):45-48. 被引量：9

1韩正菊.无损检测技术在煤矿通风机叶片上的应用[J].中州煤炭,2006(4):60-60. 被引量：3
2李亚武,贺栋,李致迪,胡贝贝.PH4100XPC电铲斗杆故障分析及保养[J].露天采矿技术,2016,31(1):75-77. 被引量：2
3韩兵欣,徐春霞,岑毅南,贺洪江.故障诊断的小波分析方法[J].河北建筑科技学院学报,1999,16(4):79-83. 被引量：5
4漆爱冬,胡笑奇,胡小平,季晓明.基于小波分解的钢丝绳断丝信号抗混滤波电路参数分析[J].盐城工学院学报（自然科学版）,2016,29(3):60-62.
5禹小明.管磨机筒体裂纹的原因分析与处理对策[J].矿山机械,2004,32(10):96-98.
6李艳兰,蔚文杰.小波分析方法应用于故障诊断的研究[J].机械管理开发,2007,22(2):40-41. 被引量：3
7马晓丽,刘衍聪,李成凯,王文超.含乘性噪声的声发射信号降噪方法研究[J].工矿自动化,2014,40(10):22-24. 被引量：1
8B.A.弗思,C.克拉森,D.爱德华,路永.细煤分级效率在选煤厂运转中的作用[J].国外选矿快报,1998(12):1-5.
9李林元,朱书阶,慧俊刚,张向鹏.小波分析在煤田陷落柱解释中的应用[J].煤炭技术,2008,27(1):105-107.
10雷少鹏,梁双峰,张海洋.低瓦斯条件下煤与瓦斯突出过程的能量分析[J].煤,2016,25(2):11-13. 被引量：1

煤炭工程

2009年第12期

浏览历史

内容加载中请稍等...

基于气动信号小波分析的风机叶片裂纹故障诊断

参考文献9

二级参考文献9

共引文献12

相关作者

相关机构

相关主题

浏览历史