声测法和经验模态分解在轴承故障诊断中的应用 被引量：26

1

作者 李辉 郑海起 唐力伟 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第15期124-128,共5页

提出了一种基于声测法、经验模态分解(EMD)和包络谱分析的轴承故障诊断新方法。声测法是轴承故障诊断最有效方法之一,但在获得的声测信号中含有大量噪声,严重影响了信号处理的结果。采用EMD可以有效地实现对信号的处理,大大地提高信噪比... 提出了一种基于声测法、经验模态分解(EMD)和包络谱分析的轴承故障诊断新方法。声测法是轴承故障诊断最有效方法之一,但在获得的声测信号中含有大量噪声,严重影响了信号处理的结果。采用EMD可以有效地实现对信号的处理,大大地提高信噪比。EMD是把时间序列信号,分解成不同特征时间尺度的固有模态函数(IMF),具有自适应的分析能力,通过选取表征轴承故障的IMF分量进行包络谱分析,可提取轴承故障信号的特征。实验结果表明该方法能有效地诊断轴承故障。 展开更多

关键词 声测法 故障诊断 轴承 包络谱分析 经验模态 分解

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基于包络谱分析的滚动轴承故障诊断分析 被引量：19

2

作者 韩业锋 仲涛 石磊 《机械研究与应用》 2010年第4期118-119,共2页

介绍了包络谱分析方法的基本原理,它是一种基于滤波检波的振动信号处理方法,也是诊断设备零件损伤故障的一种有效的手段,尤其对初期故障和信噪比比较第的故障信号,识别能力很强。重点分析了包络谱分析方法在轴承故障诊断中的应用。通过... 介绍了包络谱分析方法的基本原理,它是一种基于滤波检波的振动信号处理方法,也是诊断设备零件损伤故障的一种有效的手段,尤其对初期故障和信噪比比较第的故障信号,识别能力很强。重点分析了包络谱分析方法在轴承故障诊断中的应用。通过对滚动轴承故障诊断的实例分析,验证了包络谱分析运用于诊断设备零件损伤故障所取得的效果。 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 包络谱分析

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基于EMD和包络谱分析的轴承故障诊断研究 被引量：16

3

作者 李辉 郑海起 唐力伟 《河北工业大学学报》 CAS 2005年第1期11-15,共5页

提出了一种基于经验模态分解 (EMD) 和包络谱分析的轴承故障诊断的新方法.EMD 是把时间序列信号,分解成不同特征时间尺度的固有模态函数(IMF),具有自适应的分析能力,然后通过选取表征轴承故障的 IMF分量进行包络谱分析,就可提取轴承故... 提出了一种基于经验模态分解 (EMD) 和包络谱分析的轴承故障诊断的新方法.EMD 是把时间序列信号,分解成不同特征时间尺度的固有模态函数(IMF),具有自适应的分析能力,然后通过选取表征轴承故障的 IMF分量进行包络谱分析,就可提取轴承故障信号的特征.轴承故障实验信号的研究结果表明:该方法能有效地识别轴承故障. 展开更多

关键词 故障诊断 轴承 包络谱分析 经验模态分解 信号处理

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基于改进小波包阈值降噪的滚动轴承故障分析 被引量：16

4

作者 石志炜 张丽萍 《计算机测量与控制》 2019年第5期58-63,共6页

具有非平稳特性的滚动轴承振动信号易受到外界噪声干扰,且传统的小波包硬、软阈值函数降噪方法无法根据信号中的噪声干扰情况自适应调节;因此,提出一种基于排列熵的改进小波包阈值降噪方法,并与自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMD... 具有非平稳特性的滚动轴承振动信号易受到外界噪声干扰,且传统的小波包硬、软阈值函数降噪方法无法根据信号中的噪声干扰情况自适应调节;因此,提出一种基于排列熵的改进小波包阈值降噪方法,并与自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)相结合进行故障信号分析;首先,对采集的滚动轴承故障信号进行改进小波包阈值降噪处理,然后将降噪信号进行CEEMDAN处理,分解得到一系列固有模态分量(IMF),根据相关系数选择IMF,并作包络谱分析;最后对滚动轴承实际振动信号的故障分析,证明了此方法的有效性。 展开更多

关键词 排列熵 改进阈值函数 CEEMDAN 包络谱分析

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基于小波变换的滚动轴承故障信号包络谱分析 被引量：10

5

作者 焦卫东 朱有剑 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2008年第6期43-46,共4页

小波变换是一种有效的时频分析方法,广泛应用于许多领域的非稳态数据分析问题.利用小波变换的多尺度分析能力,对滚动轴承的典型故障(如外圈故障)进行特征分析与提取.首先利用小波变换获取故障信号的细节参数,然后利用希尔伯特包络谱分... 小波变换是一种有效的时频分析方法,广泛应用于许多领域的非稳态数据分析问题.利用小波变换的多尺度分析能力,对滚动轴承的典型故障(如外圈故障)进行特征分析与提取.首先利用小波变换获取故障信号的细节参数,然后利用希尔伯特包络谱分析提取非稳态的故障特征.实验结果表明,基于小波变换及希尔伯特包络谱分析的联合方法可有效突出滚动轴承典型故障的非稳态特征,可以准确地实现故障诊断. 展开更多

关键词 小波变换 希尔伯特变换 包络谱分析 滚动轴承 非稳态信号

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基于EWT和包络谱分析的轴承故障诊断研究 被引量：10

6

作者 刘自然 陈仁权 +1 位作者 颜丙生 黄金来 《中国测试》 CAS 北大核心 2018年第2期98-102,共5页

针对轴承故障早期信号非常微弱难以提取的特点,提出一种经验小波变换(EWT)和包络谱分析相结合的故障诊断方法。该方法应用EWT对信号进行自适应的分解处理,通过选取表征轴承故障的模态分量进行包络谱分析,对轴承故障进行判断,并在LabVIE... 针对轴承故障早期信号非常微弱难以提取的特点,提出一种经验小波变换(EWT)和包络谱分析相结合的故障诊断方法。该方法应用EWT对信号进行自适应的分解处理,通过选取表征轴承故障的模态分量进行包络谱分析,对轴承故障进行判断,并在LabVIEW开发环境下实现,有效拓宽其适用环境。其中EWT是通过结合小波变换和经验模态分解各自的优点,建立自适应的小波滤波器来提取信号的模态函数。通过仿真信号和轴承故障实验信号的研究结果表明,LabVIEW开发环境下的EWT能够有效地对信号进行自适应分解,在与包络谱分析相结合后能够更为有效地提取并识别轴承故障类型。 展开更多

关键词 故障诊断 经验小波变换 包络谱分析 LABVIEW 轴承

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阶次包络谱在轴承故障诊断中的应用 被引量：9

7

作者 李辉 郑海起 唐力伟 《机械强度》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期351-355,共5页

旋转机械的升降速过程包含丰富的状态信息,因而旋转机械的升降速过程对于旋转机械的故障诊断具有独特的价值。将常规的阶次分析技术与包络谱相结合,提出基于阶次包络谱的齿轮箱故障诊断方法。首先对齿轮箱升降速瞬态信号进行时域采样,... 旋转机械的升降速过程包含丰富的状态信息,因而旋转机械的升降速过程对于旋转机械的故障诊断具有独特的价值。将常规的阶次分析技术与包络谱相结合,提出基于阶次包络谱的齿轮箱故障诊断方法。首先对齿轮箱升降速瞬态信号进行时域采样,再对时域信号实行等角度重采样,转化为角域平稳信号,最后对角域重采样信号进行包络谱分析,就可提取轴承的故障特征。通过对轴承内圈、外圈故障实验信号的分析,表明该方法能有效诊断轴承的故障。 展开更多

关键词 齿轮箱 故障诊断 阶次分析 包络谱分析 信号处理

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基于LabVIEW的倒频谱与包络谱分析在风电机组齿轮箱故障诊断中的应用 被引量：9

8

作者 吕跃刚 赵倩男 刘俊承 《化工自动化及仪表》 CAS 2013年第7期864-867,共4页

风力发电机组的齿轮箱许多故障信息以调制形式存在于振动信号之中,在此利用LabVIEW强大的信号分析功能对齿轮箱振动信号进行分析,开发出基于倒频谱与包络谱分析的齿轮箱故障诊断系统。试验结果表明:倒频谱与包络谱分析可以有效诊断出齿... 风力发电机组的齿轮箱许多故障信息以调制形式存在于振动信号之中,在此利用LabVIEW强大的信号分析功能对齿轮箱振动信号进行分析,开发出基于倒频谱与包络谱分析的齿轮箱故障诊断系统。试验结果表明:倒频谱与包络谱分析可以有效诊断出齿轮箱的故障信息。 展开更多

关键词 齿轮箱故障诊断 倒频谱 包络谱分析 故障信息 LABVIEW

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航空发动机滚动轴承故障特征频率研究 被引量：7

9

作者 王景霖 曹亮 +2 位作者 沈勇 张青 付宇 《自动化与仪表》 2021年第7期58-63,共6页

航空发动机作为航空飞行器的动力装置,对飞行器安全稳定的运行具有重要的影响。滚动轴承是航空发动机的关键部件,也是较为脆弱、故障频繁发生的易损件,对其进行实时的故障诊断尤为重要。该文利用独立分量方法解析滚动轴承振动混合信号,... 航空发动机作为航空飞行器的动力装置,对飞行器安全稳定的运行具有重要的影响。滚动轴承是航空发动机的关键部件,也是较为脆弱、故障频繁发生的易损件,对其进行实时的故障诊断尤为重要。该文利用独立分量方法解析滚动轴承振动混合信号,基于负熵的快速不动点算法将滚动轴承故障振动信号分离,再用包络谱分析故障振动信号与公式计算出的故障特征频率作比较。通过分析,表明这种分析方法能够正确地检测出滚动轴承故障。 展开更多

关键词 航空发动机 滚动轴承 独立分量分析 包络谱分析 故障特征频率

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ABC-VMD和包络谱分析在齿轮故障诊断中的应用 被引量：7

10

作者 周旺平 王蓉 许沈榕 《机械传动》 北大核心 2019年第4期150-156,共7页

针对齿轮箱故障的非线性、非稳定性特点,提出了一种参数优化变分模态分解(Variational mode decomposition,简称VMD)提取特征频率的方法。首先,利用人工蜂群算法(Artificial bee colony algorithm,简称ABC)对VMD分解的层数和惩罚因子进... 针对齿轮箱故障的非线性、非稳定性特点,提出了一种参数优化变分模态分解(Variational mode decomposition,简称VMD)提取特征频率的方法。首先,利用人工蜂群算法(Artificial bee colony algorithm,简称ABC)对VMD分解的层数和惩罚因子进行自适应选择;其次,根据互信息法在VMD分解后得到的有限个本征模态函数(Intrinsic mode function,简称IMF)中选择最佳模态函数;最后,对该模态函数进行包络谱分析,有效提取齿轮故障特征频率。仿真与实验结果表明,与经验模态分解(Empirical mode decomposition,简称EMD)以及基于粒子群优化算法(Particle swarm optimization,简称PSO)的变分模态分解方法相比较,ABC-VMD方法自适应性强,可以有效克服模态混叠、信号丢失及过度分解问题,能够准确诊断齿轮箱故障,同时避免PSO-VMD易陷入局部最优的缺点。 展开更多

关键词 变分模态分解 人工蜂群算法 包络谱分析 齿轮箱故障诊断

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改进变分模态分解的核电厂轴承故障诊断 被引量：7

11

作者 朱少民 夏虹 +3 位作者 王志超 彭彬森 姜莹莹 张汲宇 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期1550-1556,共7页

轴承是核电厂旋转机械的重要支撑部件,为了提高轴承早期故障的检测能力,本文提出了一种基于人工蜂群优化的参数自适应变分模态分解故障特征提取方法。利用峭度和相关系数构建加权峭度指标;以最大加权峭度指标为目标函数,利用人工蜂群算... 轴承是核电厂旋转机械的重要支撑部件,为了提高轴承早期故障的检测能力,本文提出了一种基于人工蜂群优化的参数自适应变分模态分解故障特征提取方法。利用峭度和相关系数构建加权峭度指标;以最大加权峭度指标为目标函数,利用人工蜂群算法对变分模态分解过程中的模态数和带宽控制参数进行优化,获取最优参数组合并对轴承振动信号进行模态分解;对加权峭度指标最大的敏感模态分量进行包络谱分析并识别故障频率。通过仿真与实验验证了该方法的有效性,并通过与集成经验模态分解、局部均值分解和固定参数变分模态分解的特征提取效果进行比较,突出了该方法在轴承早期故障诊断中的优势。 展开更多

关键词 轴承 变分模态分解 人工蜂群 加权峭度 包络谱分析 核电厂 信号处理 特征提取 故障诊断

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基于微分改进的EMD滚动轴承局部故障诊断 被引量：6

12

作者 郑小霞 叶聪杰 符杨 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期59-64,共6页

为了提高滚动轴承的故障诊断可靠性,该文针对传动系统滚动轴承局部故障分析了其滚动轴承故障特征及其故障演化过程。运用微分的方法对传统的经验模式分解(Empirical mode decomposition,EMD)在滚动轴承故障诊断中出现的混波问题并进行改... 为了提高滚动轴承的故障诊断可靠性,该文针对传动系统滚动轴承局部故障分析了其滚动轴承故障特征及其故障演化过程。运用微分的方法对传统的经验模式分解(Empirical mode decomposition,EMD)在滚动轴承故障诊断中出现的混波问题并进行改进,通过提高其高频分量的能量比进行更好的故障分量提取,并结合Hilbert变换后的包络谱分析完成对滚动轴承故障类型的分析判断。仿真结果表明:基于微分方法改进的经验模式分解(Differential empirical mode decomposition,DEMD)能在一定程度上解决混波问题,同时结合包络谱分析可以提高故障分析的准确性。 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 混波 经验模式分解 包络谱分析

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基于VMD⁃ESA和IPOA⁃XGBOOST相结合的异步电机故障诊断

13

作者 高猛 曾宪文 《现代电子技术》 北大核心 2024年第2期115-120,共6页

为了提高异步电机故障诊断的准确度,提出一种结合变分模态分解(VMD)、包络谱分析法(ESA)和改进的鹈鹕优化算法优化的极限梯度提升模型(IPOA‐XGBOOST)的智能诊断方法。首先,对实测的异步电机振动信号进行VMD分解,并用ESA计算VMD分解得... 为了提高异步电机故障诊断的准确度,提出一种结合变分模态分解(VMD)、包络谱分析法(ESA)和改进的鹈鹕优化算法优化的极限梯度提升模型(IPOA‐XGBOOST)的智能诊断方法。首先,对实测的异步电机振动信号进行VMD分解,并用ESA计算VMD分解得到的本征模态分量(IMFs)的瞬时能量矩阵;然后用奇异值分解法(SVD)对得到的瞬时能量矩阵进行特征提取;最后,使用提取到的特征向量训练IPOA‐XGBOOST模型,得到异步电机的故障诊断准确率。另外,为了解决鹈鹕优化算法容易陷入局部最优解、寻优速度慢等问题,使用Circle映射改进鹈鹕优化算法。将改进的鹈鹕优化算法、遗传算法(GA)和鹈鹕优化算法进行寻优分析,实验结果表明,改进的鹈鹕优化算法的寻优效果最好。 展开更多

关键词 异步电机 故障诊断 鹈鹕优化算法 变分模态分解 包络谱分析法 瞬时能量矩阵 Circle映射

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基于奇异值分解的滚动轴承故障诊断方法

14

作者 季景方 《湖北汽车工业学院学报》 2024年第3期60-65,共6页

针对奇异值分解中Hankel矩阵维数和奇异值个数选择的问题,提出了确定矩阵维数和选择奇异值个数的新方法,实现对滚动轴承的故障诊断。将提出的方法应用于实测滚动轴承内圈和外圈故障信号中,通过对信号的降噪处理和包络谱分析,有效消除了... 针对奇异值分解中Hankel矩阵维数和奇异值个数选择的问题,提出了确定矩阵维数和选择奇异值个数的新方法,实现对滚动轴承的故障诊断。将提出的方法应用于实测滚动轴承内圈和外圈故障信号中,通过对信号的降噪处理和包络谱分析,有效消除了实测振动信号中的无用频率成分,提取了信号中包含的轴承故障特征频率。 展开更多

关键词 奇异值分解 包络谱分析 奇异值差分序列 故障诊断

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基于Ginigram和CHMR的列车轴箱轴承早期故障自主识别方法 被引量：5

15

作者 辛格 钟槭畑 +3 位作者 李哲 贾利民 杨洋 李林峰 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期104-114,共11页

为解决列车轴箱轴承故障诊断技术面临的多信号源混叠和早期故障程度无法量化的问题,首先,将经典Kurtogram方法采用的峭度改用基尼系数(Gini Coefficient),并将1/3-二叉树滤波方法与基尼系数结合形成Ginigram信号预处理方法,从多源混叠... 为解决列车轴箱轴承故障诊断技术面临的多信号源混叠和早期故障程度无法量化的问题,首先,将经典Kurtogram方法采用的峭度改用基尼系数(Gini Coefficient),并将1/3-二叉树滤波方法与基尼系数结合形成Ginigram信号预处理方法,从多源混叠的轴承振动信号中快速提取微弱故障特征;然后,基于预处理信号的平方包络谱,提出一种新的统计指标循环谐波中值比(Cyclic Harmonic-to-Median Ratio,CHMR),有效量化轴承故障部位和程度的信息,并根据西格玛原则完成轴承故障程度的自主分级。为验证方法的有效性,通过列车轴箱轴承试验台进行正常轴承与自然磨损轴承的对比试验。结果表明:相比于采用峭度的经典Kurtogram方法,采用Ginigram对多信号源混叠的故障信号处理效果更优;在故障部位识别方面,CHMR能够精准诊断轴承故障部位;在故障程度量化方面,CHMR相较于现有的循环分量比、二阶循环平稳指标和故障出现率,能更清晰地量化区分轴承的故障程度。 展开更多

关键词 列车轴箱轴承 故障诊断 基尼系数 循环谐波中值比 包络谱分析

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基于品质可调小波去噪的低速滚动轴承故障诊断 被引量：1

16

作者 何陈程 王文波 喻敏 《计算机测量与控制》 2023年第4期16-23,共8页

针对低速运行滚动轴承故障特征易被噪声湮没的问题,提出了一种基于可调品质因子小波分解的分层自适应阈值去噪方法,并将该方法与包络谱分析相结合,对低速轴承进行故障分析与诊断;首先,将采集到的轴承振动信号进行TQWT分解,得到分解后的... 针对低速运行滚动轴承故障特征易被噪声湮没的问题,提出了一种基于可调品质因子小波分解的分层自适应阈值去噪方法,并将该方法与包络谱分析相结合,对低速轴承进行故障分析与诊断;首先,将采集到的轴承振动信号进行TQWT分解,得到分解后的各层小波系数;然后,利用Sigmoid函数构造分层自适应阈值函数,并利用该阈值函数对TQWT的高频系数进行阈值去噪处理;最后,结合去噪后的高频小波系数和低频小波系数对信号进行重构,得到去噪后的轴承振动信号;通过仿真故障信号,模拟故障实验信号和实测故障信号分别进行了去噪实验分析;实验结果表明,经典的软阈值函数和硬阈值函数相比,该方法能获得更好的去噪效果,在降低噪声干扰的同时,有效保留了轴承的故障特征信息,去噪后信号的包络谱,可以清晰地呈现故障的频谱特征,并观察到故障特征的多倍频峰值,且峰值附近干扰很少,有效提高了轴承早期故障的诊断精度;在仿真信号实验中,与软阈值、硬阈值函数相比,该方法去噪后,具有更高的信噪比(SNR)和更低的均方根误差(RMSE),与硬阈值函数相比,此方法的SNR平均增加了4.1491,RMSE平均下降了0.1329;与软阈值函数相比,该方法的SNR平均增加了5.1118,RMSE平均下降了0.1505。 展开更多

关键词 品质可调小波 小波阈值去噪 自适应阈值函数 低速滚动轴承 包络谱分析

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基于包络谱分析的滚动轴承故障声发射诊断研究 被引量：4

17

作者 郭福平 沈书乾 +1 位作者 段志宏 孙志伟 《中国测试》 CAS 北大核心 2015年第8期94-98,共5页

通过对内圈、外圈、滚子含有缺陷的滚动轴承进行不同转速条件下的声发射试验,采集宽频的声发射信号,运用小波分析方法把信号分解在不同频带,对低频信号进行重构,对比重构后的包络谱特征频带和理论故障特征频率,并进行误差分析。结果表明... 通过对内圈、外圈、滚子含有缺陷的滚动轴承进行不同转速条件下的声发射试验,采集宽频的声发射信号,运用小波分析方法把信号分解在不同频带,对低频信号进行重构,对比重构后的包络谱特征频带和理论故障特征频率,并进行误差分析。结果表明,在包络谱上可以找到理论的故障特征频率范围,说明包络谱分析法对滚动轴承故障声发射诊断是有效的。 展开更多

关键词 声发射 滚动轴承 包络谱分析 小波分析

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改进的CEEMDAN故障诊断算法及在加工装备中的应用 被引量：4

18

作者 张兰 王太勇 +1 位作者 王鹏 乔卉卉 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2019年第9期1313-1318,共6页

轴承的故障诊断是保证设备安全运行的重要手段。故障诊断的关键是振动信号解调的方法。自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)是一种自适应信号处理方法,在非线性非平稳信号中有较好的解调性能。本文提出一种基于峭度准则改进的CEEM... 轴承的故障诊断是保证设备安全运行的重要手段。故障诊断的关键是振动信号解调的方法。自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)是一种自适应信号处理方法,在非线性非平稳信号中有较好的解调性能。本文提出一种基于峭度准则改进的CEEMDAN故障诊断算法。具体步骤如下:首先,采用基于峭度准则改进的CEEMDAN方法提取有用的模态分量信号;之后,将筛选出来的模态信号叠加并通过Teager能量算子得到输出的能量信号;最后,对信号进行包络谱分析提取故障特征频率,从而实现故障诊断。通过仿真和加工装备部件的试验验证,改进的方法在实际应用中具有一定的实用价值。 展开更多

关键词 CEEMDAN 峭度准则 TEAGER能量算子 故障诊断

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基于包络谱分析和高斯受限玻尔兹曼机的滚动轴承故障诊断方法 被引量：4

19

作者 李敬微 顾晓辉 +2 位作者 曹蕾 雷刚 杭发贵 《机械研究与应用》 2016年第2期87-90,93,共5页

作为一种基于滤波检波的振动信号处理方法,由于包络谱分析方法对早期故障信号识别能力较强,所以常被用于零部件故障诊断。结合高斯受限玻尔兹曼机的特性,提出一种基于包络谱分析和高斯受限波尔兹曼机的滚动轴承故障诊断方法。首先对信... 作为一种基于滤波检波的振动信号处理方法,由于包络谱分析方法对早期故障信号识别能力较强,所以常被用于零部件故障诊断。结合高斯受限玻尔兹曼机的特性,提出一种基于包络谱分析和高斯受限波尔兹曼机的滚动轴承故障诊断方法。首先对信号进行重采样预处理,利用滚动轴承的振动信号的包络谱构造特征向量;对得到的特征向量利用高斯受限波尔兹曼机分类器模型进行故障诊断,并用实验数据对之进行了验证。结果表明本文的方法特征提取过程简单、有效,能有效识别出滚动轴承的故障类型。 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 包络谱分析 高斯受限波尔兹曼机

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滚动轴承状态监测与早期故障诊断系统研究与设计 被引量：4

20

作者 李新杰 童靳于 《佳木斯大学学报（自然科学版）》 CAS 2021年第4期80-83,125,共5页

针对滚动轴承状态监测与早期故障诊断困难的问题,从滚动轴承的结构组成和工作机理出发,基于LabVIEW设计了具有模块化结构的在线监测-离线诊断监测系统。首先在线监测振动信号的时域指标,其次基于经验模态分解(Empiricalmodedecompositio... 针对滚动轴承状态监测与早期故障诊断困难的问题,从滚动轴承的结构组成和工作机理出发,基于LabVIEW设计了具有模块化结构的在线监测-离线诊断监测系统。首先在线监测振动信号的时域指标,其次基于经验模态分解(Empiricalmodedecomposition,EMD)和包络谱分析确定振动信号有效分量并从中提取故障特征,离线诊断出滚动轴承的故障类型。最后,通过实验验证系统的可行性。实验结果表明该监测系统能够快速便捷地获取滚动轴承状态参数,同时准确可靠地进行故障识别,能够满足滚动轴承状态可视化监测和早期故障识别的要求。 展开更多

关键词 滚动轴承 状态监测 故障诊断 经验模态分解 包络谱分析

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