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基于非线性短时傅里叶变换阶次跟踪的变速行星齿轮箱故障诊断 被引量：15
1
作者 王友仁 王俊 黄海安 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第14期1688-1695,共8页
针对变速行星齿轮箱信号频率模糊且受噪声影响的问题,提出了基于非线性短时傅里叶变换(NLSTFT)无键相阶次跟踪与变分模态分解的故障诊断方法。用NLSTFT算法估计信号瞬时频率,对其积分获得瞬时相位曲线,通过重采样得到角域信号;利用NCOG... 针对变速行星齿轮箱信号频率模糊且受噪声影响的问题,提出了基于非线性短时傅里叶变换(NLSTFT)无键相阶次跟踪与变分模态分解的故障诊断方法。用NLSTFT算法估计信号瞬时频率,对其积分获得瞬时相位曲线,通过重采样得到角域信号;利用NCOGS算法对角域信号降噪,采用VMD算法进行角域信号模态分解,通过各模态分量信号包络谱解调实现故障诊断。实验结果表明,新方法计算效率高、鲁棒性好,提高了变转速行星齿轮箱故障诊断性能。 展开更多
关键词 行星齿轮箱 无键相阶次跟踪 变分模态分解 故障诊断 非线性短时傅里叶变换(NLSTFT)
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基于深度信号分离的航空发动机可解释智能诊断方法
2
作者 王义 丁嘉凯 +2 位作者 孙浩然 秦毅 汤宝平 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期77-89,共13页
针对现有时频分析和信号分解等谐波提取方法在进行旋转机械无键相阶次跟踪应用时,存在无法自适应提取具有明确物理意义的转速谐波分量的问题,提出一种基于时频空间深度二值掩蔽模型的可解释性转速谐波信号自适应分离方法。首先构造一系... 针对现有时频分析和信号分解等谐波提取方法在进行旋转机械无键相阶次跟踪应用时,存在无法自适应提取具有明确物理意义的转速谐波分量的问题,提出一种基于时频空间深度二值掩蔽模型的可解释性转速谐波信号自适应分离方法。首先构造一系列具有明确物理意义的转速谐波瞬时频率变化的仿真模板信号作为深度二值掩蔽模型的训练样本,然后利用构建的仿真模板信号转速基础谐波和高阶谐波的时频表征生成基础谐波时频空间二值掩蔽模型训练目标,建立起仿真模板信号时频空间和转速基础谐波时频图像之间的深度非线性映射关系,以实现转速基础谐波分量的准确分离提取和高阶谐波分量的可信掩蔽抑制,确保经深度二值掩蔽模型所得到的谐波分量具备明确的物理意义。再将深度分离所得的基础谐波分量经希尔伯特变换得到与转速信号深度非线性映射相关的瞬时相位信息,并将其应用于原始信号等角度重采样中以完成精确的阶次跟踪。综上所述,所提方法克服了传统无键相阶次跟踪方法严重依赖专家经验的问题,可为传动系统的无键相阶次跟踪提供具有明确物理意义的瞬时相位支撑。 展开更多
关键词 深度信号分离模型 时频空间二值掩蔽 瞬时相位信息 变转速工况 无键相阶次跟踪 可解释深度模型
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基于谐波匹配补偿和无键相阶次跟踪的轴承故障诊断 被引量：1
3
作者 武杰 卢振连 +4 位作者 马洪儒 朱艳芳 吴耀春 薛晓峰 姜阔胜 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第2期125-133,140,共10页
煤矿机械设备轴承在强冲击、大载荷工况下产生的振动信号表现出强烈的瞬态非平稳与局部非线性特性。经典的时域统计分析方法和全局域变换方法难以识别故障特征;传统阶次跟踪方法存在设备安装不便、难以获取瞬时频率的问题;传统的无键相... 煤矿机械设备轴承在强冲击、大载荷工况下产生的振动信号表现出强烈的瞬态非平稳与局部非线性特性。经典的时域统计分析方法和全局域变换方法难以识别故障特征;传统阶次跟踪方法存在设备安装不便、难以获取瞬时频率的问题;传统的无键相阶次跟踪方法在转速波动剧烈的条件下估计出的瞬时频率精度低,导致故障识别效果差。针对上述问题,提出了一种基于谐波匹配补偿和无键相阶次跟踪的轴承故障诊断方法。首先,利用基于谐波匹配补偿的时频分析方法对轴承振动信号进行处理,准确估计瞬时频率;其次,通过Vold-Kalman滤波方法自适应提取谐波分量信号;再次,采用Hilbert变换计算谐波的瞬时相位,进而获得时间域与角度域的映射关系,完成原始时间域信号在角度域的重采样;最后,对重采样的信号进行快速傅里叶变换,通过分析包络阶次谱,实现轴承故障特征识别。仿真和试验结果表明,该方法估计的瞬时频率与实际值之间的最大相对误差不超过1%,表征轴承故障特征阶次准确且明显,可有效诊断轴承故障。 展开更多
关键词 煤矿机械设备 轴承 故障诊断 谐波匹配补偿 无键相阶次跟踪 瞬时频率
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基于自适应谐波分量提取的航空发动机附件传动系统变速故障诊断方法
4
作者 张光耀 王义 +2 位作者 李晓蒙 汤宝平 秦毅 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期10-20,共11页
针对当前基于无键相阶次跟踪(TLOT)的故障诊断所面临的转速谐波分量提取存在误差累积效应、瞬时相位难以准确估计等问题,本文提出了一种基于自适应谐波分量提取的航空发动机附件传动系统变速故障诊断方法。首先,通过低通滤波和降采样优... 针对当前基于无键相阶次跟踪(TLOT)的故障诊断所面临的转速谐波分量提取存在误差累积效应、瞬时相位难以准确估计等问题,本文提出了一种基于自适应谐波分量提取的航空发动机附件传动系统变速故障诊断方法。首先,通过低通滤波和降采样优化搜索空间并提升计算速度,在此基础上利用自相关平均周期进行自适应辛几何模态分解;其次,采用基于替代数据检验的伪谐波分量识别方法,完成转速谐波分量自适应分离结果的稀疏化表征。最后,基于转速谐波分量瞬时相位计算结果,对原始非平稳信号进行等角度重采样,利用傅里叶变换获取阶次谱以实现旋转机械装备的变速故障诊断。通过与典型信号分解方法对比,验证了所提方法的有效性;此外,对法国Safran某型航空发动机扫频试车过程中附件传动系统实测数据进行分析,所得阶次相对误差为0.059%,优于同类方法计算结果,进一步显示了其工程应用价值。 展开更多
关键词 无键相阶次跟踪 变速故障诊断 自适应辛几何模态分解 替代数据检验 扫频试车
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