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基于新的威布尔分布参数估计法的设备寿命可靠性分析 被引量:65
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作者 于晓红 张来斌 +1 位作者 王朝晖 《机械强度》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期932-936,共5页
针对机械设备寿命可靠性分析中模型的精度问题,提出一种联合最小二乘及平均秩次估计威布尔分布参数的新方法。常用的参数估计法人为因素影响大,精度差,而且在现场使用不便。文中提出的方法有效地解决了上述问题。在采用最小二乘法对威... 针对机械设备寿命可靠性分析中模型的精度问题,提出一种联合最小二乘及平均秩次估计威布尔分布参数的新方法。常用的参数估计法人为因素影响大,精度差,而且在现场使用不便。文中提出的方法有效地解决了上述问题。在采用最小二乘法对威布尔分布进行参数估计时,经验分布函数是确定寿命模型的基准,它的精度直接影响寿命模型的精度。平均秩次法根据故障样本和中止样本估计出所有可能的秩次,求出平均秩次,代入近似中位秩公式,得到经验分布函数,有效提高参数的精度。选取30台发动机,对其进行寿命可靠性分析,结果表明,该方法具有很高的准确性和实用性。 展开更多
关键词 威布尔分布 最小二乘估计 平均秩次法 经验分布函数 可靠性分析
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自适应卷积神经网络在旋转机械故障诊断中的应用 被引量:44
2
作者 李涛 +4 位作者 张东宁 赵赏鑫 黄辉 毕彩霞 袁壮 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第16期275-282,288,共9页
针对基于机器学习模型的故障诊断存在依赖人工特征提取质量、维数灾难问题和卷积神经网络(CNN)模型构建缺乏自适应性等问题,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的自适应CNN故障诊断方法,并将其应用于旋转机械故障诊断。将一维时域信号... 针对基于机器学习模型的故障诊断存在依赖人工特征提取质量、维数灾难问题和卷积神经网络(CNN)模型构建缺乏自适应性等问题,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的自适应CNN故障诊断方法,并将其应用于旋转机械故障诊断。将一维时域信号变成二维时频图像;使用PSO算法对CNN模型中的7个关键参数进行优化选取,以构建深度学习模型;将二维时频图像输入优化后的深度学习模型,对旋转机械故障进行诊断。结果表明,所提方法具有较高的准确率、稳定性和自适应性。 展开更多
关键词 旋转机械 故障诊断 卷积神经网络(CNN) 深度学习模型 粒子群优化(PSO)算法
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油田注水设备技术现状及发展方向 被引量:23
3
作者 张来斌 +1 位作者 王朝晖 李国柱 《石油机械》 北大核心 2005年第10期68-71,3,共4页
分析了国内油田离心泵、柱塞泵等注水设备的应用以及变频调速、增压注水和监测诊断等相关技术的现状;介绍了国外注水设备的发展状况;指出国内注水设备在产品质量、系列化、泵效、状态监测与故障诊断等方面与国外存在的差距;提出我国的... 分析了国内油田离心泵、柱塞泵等注水设备的应用以及变频调速、增压注水和监测诊断等相关技术的现状;介绍了国外注水设备的发展状况;指出国内注水设备在产品质量、系列化、泵效、状态监测与故障诊断等方面与国外存在的差距;提出我国的油田注水设备应向长寿命、通用化、自动化、高泵效、高可靠性的方向发展。为此,提出了3个研究课题:注水设备设计制造理论研究、注水系统效率研究和注水设备运行可靠性及状态监测研究。 展开更多
关键词 注水设备 离心泵 柱塞泵 技术现状 发展方向 油田注水 设备技术 现状 注水系统效率 状态监测
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基于信息熵神经网络的风力发电机故障诊断方法研究 被引量:21
4
作者 张来斌 崔厚玺 +1 位作者 王朝晖 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期132-135,共4页
风力发电机组运行工况复杂多变,振动信号呈非平稳性和复杂性等特点,不同负载下信号能量分布差异较大,传统的时、频域特征参数不具纵向可比性,无法判别振动变化来自设备故障还是负载变化。针对以上特点,选择受机组工况变化影响较小的信... 风力发电机组运行工况复杂多变,振动信号呈非平稳性和复杂性等特点,不同负载下信号能量分布差异较大,传统的时、频域特征参数不具纵向可比性,无法判别振动变化来自设备故障还是负载变化。针对以上特点,选择受机组工况变化影响较小的信息熵作为信号特征参数提取,通过描述信号总体统计特性判断设备状态,将齿轮各典型状态模式下的振动特征信息熵值作为网络的输入样本,通过训练前向传播back propagation(BP)神经网络,建立齿轮状态识别模型。利用新样本验证,结果与实际情况吻合得很好,表明该方法对风力发电机齿轮故障诊断的有效性和实用性。 展开更多
关键词 信息熵 神经网络 风力发电机 故障诊断
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柴油机振动信号的小波包奇异值降噪 被引量:22
5
作者 张来斌 +1 位作者 王朝晖 张东亮 《中国石油大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期93-97,共5页
柴油机的振动信号中含有大量噪声,在进行故障特征提取之前必须加以消除。首先对傅里叶滤波降噪、小波降噪和小波包降噪的效果进行了对比,然后将奇异值分解技术用于信号降噪,最后提出了一种将小波包和奇异值分解相结合的降噪方法。该方... 柴油机的振动信号中含有大量噪声,在进行故障特征提取之前必须加以消除。首先对傅里叶滤波降噪、小波降噪和小波包降噪的效果进行了对比,然后将奇异值分解技术用于信号降噪,最后提出了一种将小波包和奇异值分解相结合的降噪方法。该方法将输入信号进行一次小波包分解,利用奇异值分解方法对分解后的幅值量化系数进行降噪。实例表明,小波包和奇异值分解相结合的方法降噪效果最好。与其他方法相比,用新的方法对柴油机缸盖振动信号进行降噪处理的信噪比最高,且能明显识别出燃烧爆发、气门落座等各个阶段的振动信号,大大提高了特征提取的准确率。 展开更多
关键词 柴油机 振动信号 降噪 小波包分解法 奇异值分解法
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AHP—模糊综合评价法在离心泵安全评价中的应用 被引量:24
6
作者 张来斌 钱永梅 《中国安全生产科学技术》 CAS 北大核心 2011年第2期127-131,共5页
将模糊综合评价法与层次分析法相结合,建立基于AHP—模糊综合评价模型,并探讨基于AHP—模糊综合评价方法在离心泵安全评价方面的应用。根据离心泵系统的结构、实际运行情况、常见故障模型及历史故障数据建立安全评价指标体系,结合层次... 将模糊综合评价法与层次分析法相结合,建立基于AHP—模糊综合评价模型,并探讨基于AHP—模糊综合评价方法在离心泵安全评价方面的应用。根据离心泵系统的结构、实际运行情况、常见故障模型及历史故障数据建立安全评价指标体系,结合层次分析法确定矩阵权重值,确定单级模糊综合评价结果;利用上述评价结果,可以进行多级模糊综合评价,最后得出离心泵的安全等级。此外,应用Microsoft Visual Studio 2008软件开发工具和Matlab数学软件编制评价程序,提高实用性。 展开更多
关键词 离心泵 模糊综合评价 层次分析法 安全评价
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基于模糊聚类的油田往复压缩机气阀故障诊断研究 被引量:22
7
作者 王朝晖 姚德群 《机械强度》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期521-524,共4页
往复压缩机气阀是整个机体中故障率最高的部件,针对其故障模式复杂、难以辨识的特点,选取与气阀运行状态密切相关的6个振动参数作为特征参数,采用模糊聚类方法对气阀故障和运行状态进行评判。用现场实际采集的20个样本进行模糊聚类分析... 往复压缩机气阀是整个机体中故障率最高的部件,针对其故障模式复杂、难以辨识的特点,选取与气阀运行状态密切相关的6个振动参数作为特征参数,采用模糊聚类方法对气阀故障和运行状态进行评判。用现场实际采集的20个样本进行模糊聚类分析,求出故障特征,并与频谱分析和现场实际情况进行比较,聚类结果与实际情况相吻合,证明此方法应用于运行状态评判和挖掘故障特征是有效的。 展开更多
关键词 往复式压缩机 故障诊断 模糊聚类 故障特征
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基于突变理论的加油站火灾爆炸事故分析与安全评价 被引量:21
8
作者 罗通元 +2 位作者 王金江 柳楠 吴飞 《安全与环境工程》 CAS 2016年第4期104-108,共5页
为探索加油站火灾爆炸事故致因机理,从而建立安全评价模型,在分析加油站火灾爆炸事故因素的基础上,从人的因素和物的因素视角构建加油站安全状态突变模型,并针对常用加油站安全评价中权重获取受主观影响的问题,提出基于突变理论的加油... 为探索加油站火灾爆炸事故致因机理,从而建立安全评价模型,在分析加油站火灾爆炸事故因素的基础上,从人的因素和物的因素视角构建加油站安全状态突变模型,并针对常用加油站安全评价中权重获取受主观影响的问题,提出基于突变理论的加油站火灾爆炸事故安全评价方法,该方法通过对评价目标进行多层次分解,利用归一化公式计算出总突变隶属函数值,实现了加油站安全等级评价与动态评判。实例验证表明:突变模型合理地诠释了加油站火灾爆炸事故形成的规律,安全评价结果是合理、可行的,为加油站安全综合评价提供了新思路。 展开更多
关键词 加油站 突变理论 火灾爆炸 事故致因 安全评价
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基于不同工况下辅助数据集的齿轮箱故障诊断 被引量:21
9
作者 谢骏遥 +1 位作者 王凯 王金江 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第10期104-108,116,共6页
针对变工况下齿轮箱监测数据重用性低,受复杂工况影响大和已训练模型经常失效的问题,提出基于不同工况下辅助数据集的迁移成分分析方法用于设备故障诊断。迁移成分分析(Transfer Component Analysis,TCA)通过核函数将训练样本与测试样... 针对变工况下齿轮箱监测数据重用性低,受复杂工况影响大和已训练模型经常失效的问题,提出基于不同工况下辅助数据集的迁移成分分析方法用于设备故障诊断。迁移成分分析(Transfer Component Analysis,TCA)通过核函数将训练样本与测试样本映射到潜在空间,进而减小训练样本与测试样本的分布差异性。重点对比分析训练数据中不同工况下辅助数据所占比例对迁移成分分析算法性能的影响,通过仿真分析和实验验证得出,迁移成分分析方法相比传统机器学习算法,明显地减小了训练样本与测试样本的分布差异,具有更高的监测数据重用率与更高的诊断准确率,有效提高了齿轮箱变工况故障诊断的准确率和可靠性。 展开更多
关键词 齿轮箱 不同工况 辅助数据集 故障诊断 迁移成分分析
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柴油机燃烧系统故障的小波包神经网络模糊诊断法 被引量:17
10
作者 张来斌 王朝晖 《机械强度》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期1-5,共5页
喷油器堵塞和气门机构间隙异常是柴油机燃烧系统的常见故障,对其诊断十分重要,常规诊断方法效果不理想。文中提出一种将小波包分解、神经网络和模糊逻辑结合起来的诊断方法。运用小波包频带能量分解,不仅能得到中低频的燃烧爆发振动信号... 喷油器堵塞和气门机构间隙异常是柴油机燃烧系统的常见故障,对其诊断十分重要,常规诊断方法效果不理想。文中提出一种将小波包分解、神经网络和模糊逻辑结合起来的诊断方法。运用小波包频带能量分解,不仅能得到中低频的燃烧爆发振动信号,也能得到中高频的气门落座信号;运用神经网络使故障诊断具有自适应、自学习的能力;将模糊逻辑用于判决中,使判决结果更可靠、意义更明确。用24台次柴油机故障模拟实验数据训练神经网络,效果良好。对现场使用的12台次柴油机故障诊断,有10台次诊断完全正确,取得了较满意的效果。 展开更多
关键词 柴油机 故障诊断 小波包 神经网络 模糊贴近度 小波包分解 燃烧系统 诊断法 系统故障 气门机构
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基于多源异构信息融合的机械故障诊断方法 被引量:18
11
作者 李涛 +2 位作者 唐瑜 杨家林 刘伟 《石油机械》 北大核心 2021年第2期60-67,80,共9页
针对振动信号或红外图像等单类型传感器信息难以准确表征机械设备的健康状态,存在诊断不确定性的问题,提出基于改进卷积神经网络(CNN)的多源异构信息数据级融合诊断方法。首先采用变分模态分解(VMD)和希尔伯特变换(HT)方法将振动信号处... 针对振动信号或红外图像等单类型传感器信息难以准确表征机械设备的健康状态,存在诊断不确定性的问题,提出基于改进卷积神经网络(CNN)的多源异构信息数据级融合诊断方法。首先采用变分模态分解(VMD)和希尔伯特变换(HT)方法将振动信号处理成与红外图像同维的时频图像,并将其与红外图像进行数据级融合,得到多通道融合信号,然后将该信号输入到多通道卷积神经网络中进行训练以构建融合诊断模型,最后通过转子系统故障诊断实例验证了所提方法的正确性。研究结果表明:CNN、SAE和DBN等特征学习方法可以自适应逐层提取特征,提取的特征包含更多有用的诊断信息,优于人工提取特征;多源异构数据对不同故障类型敏感性不同,具有互补性,融合诊断正确率更高,可实现对设备健康类型更精准的判断;多源信息融合诊断方法可以很好地保留原始输入信息,对实验室转子系统故障实现精确诊断;该方法可以减少数据需求量,在小样本背景下具有良好的诊断性能;该方法对噪声敏感性低,在噪声环境下具有较好的鲁棒性和抗噪性。研究结果可为旋转机械的故障诊断提供一定的参考。 展开更多
关键词 机械故障 数据级融合 故障诊断 卷积神经网络 多源异构信息
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柴油机状态监测与故障诊断特征参数研究 被引量:14
12
作者 张来斌 王朝晖 《车用发动机》 北大核心 2007年第1期76-79,共4页
介绍了柴油机状态监测与故障诊断特征参数中的非振动参数和振动参数,前者包括能够表征柴油机整体性能的进气压力、转速波动和整机功率;后者包括能够表征柴油机故障信息的中波幅值脉冲、高波幅值脉冲、最大燃烧压力和燃烧均匀性值。对振... 介绍了柴油机状态监测与故障诊断特征参数中的非振动参数和振动参数,前者包括能够表征柴油机整体性能的进气压力、转速波动和整机功率;后者包括能够表征柴油机故障信息的中波幅值脉冲、高波幅值脉冲、最大燃烧压力和燃烧均匀性值。对振动信号进行小波包分解,提取包含待诊断部件故障信息的频带能量指标作为故障诊断的特征参数。得到了柴油机状态及故障的特征参数及其变化规律,从而为开展柴油机在线监测和故障诊断提供了可靠的依据。 展开更多
关键词 柴油机 特征参数 状态监测 故障诊断
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基于巴克豪森效应的管道应力内检测数值计算 被引量:14
13
作者 陈金忠 +3 位作者 马义来 何仁洋 靳阳 王俊杰 《石油机械》 北大核心 2018年第8期113-117,共5页
针对管道应力集中、机械划伤与腐蚀辨别在线内检测的需求,开展基于巴克豪森效应(MBN)的油气管道内检测励磁数值计算及试验研究。通过管道周向励磁仿真,确定了管道磁巴克豪森应力内检测系统中传感器的布置位置与角度。在靠近磁极的位置... 针对管道应力集中、机械划伤与腐蚀辨别在线内检测的需求,开展基于巴克豪森效应(MBN)的油气管道内检测励磁数值计算及试验研究。通过管道周向励磁仿真,确定了管道磁巴克豪森应力内检测系统中传感器的布置位置与角度。在靠近磁极的位置管壁磁通变化梯度最大,磁感应线的大小和方向都发生了改变,检测到连续磁巴克豪森噪声信号效果更佳。通过管道励磁数值模拟,定量计算了不同励磁参数下管壁磁化的规律,初步确定了电磁和永磁激励下获取磁巴克豪森信号的励磁参数。研究结果可为管道应力内检测励磁装置的设计提供依据。 展开更多
关键词 内检测 磁巴克豪森效应 管道磁化 有限元计算
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基于状态监测和故障诊断的RCM技术 被引量:14
14
作者 黄君玲 张来斌 《石油机械》 北大核心 2011年第4期60-63,95,共4页
针对传统的RCM技术存在非实时性和静态性等缺点,提出了一种基于状态监测和故障诊断的RCM技术。该技术将状态监测和故障诊断技术与传统的RCM技术相融合,克服了传统RCM技术的缺点,具有实时性和动态性。以某石化厂往复式压缩机为例,应用基... 针对传统的RCM技术存在非实时性和静态性等缺点,提出了一种基于状态监测和故障诊断的RCM技术。该技术将状态监测和故障诊断技术与传统的RCM技术相融合,克服了传统RCM技术的缺点,具有实时性和动态性。以某石化厂往复式压缩机为例,应用基于状态监测和故障诊断的RCM技术为该厂压缩机提供了维修策略,充分体现了该技术的实时性和动态性;基于状态监测和故障诊断的RCM技术对于提高设备故障检修效率、优化配置企业维修资源、提高企业经济效益等具有重大的工程实际意义。 展开更多
关键词 状态监测 故障诊断 RCM技术 维修决策
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往复机械故障诊断的现代方法及展望 被引量:5
15
作者 张来斌 王朝晖 《石油机械》 北大核心 2004年第11期66-69,77,共4页
往复机械结构复杂 ,信号呈非平稳性 ,使得传统诊断方法日益显现出不足。鉴于此 ,将现代诊断方法分为 3类 :信号检测 ,包括振动信号检测、磨损物检测、裂纹及缺陷检测 ;特征提取 ,包括时域、频域、混沌参数提取及粗糙集特征约简 ;故障识... 往复机械结构复杂 ,信号呈非平稳性 ,使得传统诊断方法日益显现出不足。鉴于此 ,将现代诊断方法分为 3类 :信号检测 ,包括振动信号检测、磨损物检测、裂纹及缺陷检测 ;特征提取 ,包括时域、频域、混沌参数提取及粗糙集特征约简 ;故障识别包括主分量分析、模糊识别、专家系统、神经网络和混沌神经网络。应用现代方法和技术 ,使往复机械故障诊断技术有了较快的发展 ,但这些方法多局限于实验室内的模拟阶段 ,其实用性还远未达到现场要求。其发展方向是共性诊断方法研究、多信息融合技术及智能化。 展开更多
关键词 机械故障诊断 约简 混沌神经网络 粗糙集 特征提取 主分量分析 多信息 技术 非平稳性 展望
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深度领域自适应及其在跨工况故障诊断中的应用 被引量:13
16
作者 袁壮 董瑞 +1 位作者 张来斌 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第12期281-288,共8页
实际生产中,机械设备的工况变化会造成监测数据的分布差异,破坏分类模型的应用基础,降低诊断准确率。为此,提出一种基于深度学习的领域自适应方法,用于跨工况情境下轴承故障诊断。该方法构建两个级联的深度网络:前者用于处理振动信号,... 实际生产中,机械设备的工况变化会造成监测数据的分布差异,破坏分类模型的应用基础,降低诊断准确率。为此,提出一种基于深度学习的领域自适应方法,用于跨工况情境下轴承故障诊断。该方法构建两个级联的深度网络:前者用于处理振动信号,自动挖掘故障敏感特征;后者用于将不同工况的样本特征同步映射到一个深度隐藏层(公共特征空间)中,消除工况波动引起的分布差异,生成工况不变特征,实现领域自适应。此外,该深度映射网络可通过参数优化方法自适应构建,能够实现最佳的跨域诊断性能。实验表明,与其他方法和相关研究相比,深度领域自适应在跨工况故障识别中具有更高的准确率。 展开更多
关键词 深度学习 领域自适应 变工况 故障诊断
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数据集不均衡下的设备故障程度识别方法研究 被引量:13
17
作者 郭晗 王金江 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2016年第20期178-182,共5页
在机械故障诊断中,由于故障样本难以收集且数量远远少于正常样本,即产生数据集不均衡问题。这将导致传统的分类算法如支持向量机(SVM)在处理不均衡分类问题时对少数类样本(故障样本)的分类准确率过低。加权支持向量机(C-SVM)算法是一种... 在机械故障诊断中,由于故障样本难以收集且数量远远少于正常样本,即产生数据集不均衡问题。这将导致传统的分类算法如支持向量机(SVM)在处理不均衡分类问题时对少数类样本(故障样本)的分类准确率过低。加权支持向量机(C-SVM)算法是一种处理样本集不均衡问题的常用算法,可以在一定程度上改善少数类样本的分类准确率。但是在故障程度相近时会导致样本间距过小,加权C-SVM算法对这类故障样本的识别精度不理想。为提高数据集不均衡下故障程度相近样本的分类准确率,采用二叉树结构与加权C-SVM相结合的方法,综合考虑样本类间距离、类内距离和不均衡程度,优化二叉树结构。结果表明,该算法能够有效处理样本距离过近的不均衡数据集分类问题,从而提高了故障程度相近样本的分类准确率。 展开更多
关键词 故障诊断 故障程度识别 数据集不均衡 二叉树加权支持向量机
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基于ITD和模糊聚类的齿轮箱故障诊断方法 被引量:11
18
作者 张来斌 岳晶晶 《中国石油大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期133-139,共7页
为提高齿轮箱故障诊断的准确性与效率,针对其振动信号非线性和非平稳性的特点,提出将固有时间尺度分解(ITD)和模糊聚类(FCM)相结合的齿轮箱故障诊断方法。首先对齿轮箱振动信号进行固有时间尺度分解,提取包含主要故障信息的前4个固有旋... 为提高齿轮箱故障诊断的准确性与效率,针对其振动信号非线性和非平稳性的特点,提出将固有时间尺度分解(ITD)和模糊聚类(FCM)相结合的齿轮箱故障诊断方法。首先对齿轮箱振动信号进行固有时间尺度分解,提取包含主要故障信息的前4个固有旋转分量(PRC),求取PRC的特征能量作为故障特征向量。然后利用模糊C-均值聚类算法对齿轮箱故障进行识别与诊断,并将该方法应用到现场齿轮箱的诊断中。结果表明,诊断结果与实际情况完全相符,该方法比经验模式分解与模糊聚类相结合的方法具有更高的计算速度和精度,为齿轮箱故障诊断提供了一种新的有效方法。 展开更多
关键词 固有时间尺度分解 模糊C-均值聚类 齿轮箱 故障 诊断
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基于模糊FTA水下采油树油管挂安装风险分析 被引量:10
19
作者 罗建梅 +2 位作者 梦兰 吕松松 徐时贤 《石油机械》 2015年第7期51-55,共5页
为了降低水下采油树油管挂下放安装风险,采用模糊事故树分析法对其下放安装过程进行风险分析。介绍了油管挂下放安装过程,通过分析连接、定位、锁紧和密封测试4个主要过程,建立了以油管挂安装失效为顶事件的事故树。对事故树进行定量分... 为了降低水下采油树油管挂下放安装风险,采用模糊事故树分析法对其下放安装过程进行风险分析。介绍了油管挂下放安装过程,通过分析连接、定位、锁紧和密封测试4个主要过程,建立了以油管挂安装失效为顶事件的事故树。对事故树进行定量分析,并采用专家综合评判与模糊集理论相结合的方法确定基本事件的失效概率。将专家自然语言转化为模糊数,再去模糊化转化成失效概率。计算顶事件发生的概率,对基本事件进行敏感度分析找出关键事件。风险分析结果表明,分析结果与历史操作经验吻合,验证了采用模糊事故树方法评估油管挂安装风险的可行性。 展开更多
关键词 模糊事故树 水下采油树 油管挂 风险评估 模糊数 敏感度分析
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基于梯度阈值的往复压缩机振动信号小波包奇异值降噪 被引量:10
20
作者 张来斌 王朝晖 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2010年第3期353-357,共5页
信号降噪是往复压缩机故障诊断的关键环节。文中首先对比分析小波包和奇异值降噪,认为对于光滑信号,奇异值降噪十分有效,对富含突变的信号,小波包降噪效果好。然后针对振动信号的不同特性,提出梯度值和梯度阈值的概念,若信号的梯度值小... 信号降噪是往复压缩机故障诊断的关键环节。文中首先对比分析小波包和奇异值降噪,认为对于光滑信号,奇异值降噪十分有效,对富含突变的信号,小波包降噪效果好。然后针对振动信号的不同特性,提出梯度值和梯度阈值的概念,若信号的梯度值小于梯度阈值,则采用奇异值降噪,否则用小波包降噪。并通过大量数据分析确定往复压缩机振动信号的梯度阈值。最后以曲轴轴承和阀的振动信号降噪为例,计算二者的梯度值,确定前者应用奇异值降噪,后者应用小波包降噪。结果表明,基于梯度阈值的降噪取得了令人满意的效果。 展开更多
关键词 往复压缩机 振动信号降噪 小波包 奇异值 梯度阈值
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