滚动轴承振动分析中的AR模型研究 被引量：11

1

作者 赵联春 马家驹 +1 位作者 范树迁 司忠志 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期210-213,共4页

将现代谱估计中的AR模型应用于包含广泛频率成分的典型的滚动轴承振动信号分析 ,采用Marple算法 ,FPE判阶准则 ,以样本长度的均方根作为定阶上界计算AR模型参数 ,求得AR谱。通过AR谱与经典谱的实际对比分析 ,验证了所建AR模型的正确性... 将现代谱估计中的AR模型应用于包含广泛频率成分的典型的滚动轴承振动信号分析 ,采用Marple算法 ,FPE判阶准则 ,以样本长度的均方根作为定阶上界计算AR模型参数 ,求得AR谱。通过AR谱与经典谱的实际对比分析 ,验证了所建AR模型的正确性和对滚动轴承振动信号分析的适用性 。 展开更多

关键词 AR模型 滚动轴承振动 功率谱估计 定阶准则

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滚动轴承振动、噪声和异音测试系统技术研究 被引量：6

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作者 李兴林 陈芳华 +2 位作者 沈云同 张燕辽 张永恩 《工程与试验》 2003年第4期38-41,共4页

本文论述了滚动轴承(以下简称轴承)振动、噪声和异音测试系统技术(BVT+BANT),介绍了我中心根据此技术研制的BVT系列轴承振动(速度)测量仪和BANT系列轴承异音测量仅。该测试系统1985年经原机械工业部鉴定,其主要性能指标达到国外同类仪... 本文论述了滚动轴承(以下简称轴承)振动、噪声和异音测试系统技术(BVT+BANT),介绍了我中心根据此技术研制的BVT系列轴承振动(速度)测量仪和BANT系列轴承异音测量仅。该测试系统1985年经原机械工业部鉴定,其主要性能指标达到国外同类仪器的先进水平。该测试系统自问世以来,经过近二十年的推广,已有近二千台套被一千余家国内外用户采用,深受用户好评。广泛适用于轴承生产企业对轴承振动的检测以及家电、电机、机床、冶金、纺织、石化等轴承用户对轴承产品的验收,也适合大专院校和科研单位对轴承振动的分析与研究。本文同时介绍了由我中心制定的相关技术标准。 展开更多

关键词 滚动轴承振动 滚针轴承 测量仪 异音 测试系统 噪声 径向振动 传感器 深沟球轴承 振动速度

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旋转机械振动故障计算机辅助诊断分析系统

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作者 潘起江 《有色设备》 1994年第2期34-36,共3页

ＺＤＦＳ系统是利用振动测试仪器测取各幅值参数，然后将这些参数输入微机，由微型计算机进行故障诊断分析的软件。木文简要地介绍了该软件的使用条件、功能和使用方法，并扼要介绍了编程的依据。

关键词 旋转机械 诊断分析 计算机辅助 振动故障 故障诊断 振动测试仪器 振动诊断技术 振动状态 滚动轴承振动 动态特性

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近期公告发布实施的国家标准

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《大众标准化》 2019年第13期93-95,共3页

关键词 滚动轴承振动 化学分析方法 氮气弹簧 测量方法 园林工具 铅矿石 单轴试验 电源装置 手持式 取水定额 铜矿石

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中华人民共和国国家标准批准发布公告

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《机械工业标准化与质量》 2009年第12期39-46,共8页

关键词 产品几何技术规范 中华人民共和国 GB 通用技术 技术条件 技术规范 编号标准 低压成套开关设备 元数据注册系统 拖拉机 2010 滚动轴承振动

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基于增强层次注意熵和极限学习机的轴承故障检测方法 被引量：5

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作者 朱文轩 张书维 王琳 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第12期1857-1868,共12页

采用传统诊断模型进行轴承故障识别时,需要设置较多的超参数,且参数对模型性能的影响较大。针对这一问题,提出了一种基于增强层次注意熵(EHATE)和灰狼算法优化的极限学习机(GWO-ELM)的滚动轴承故障诊断模型,其中,EHATE方法用于提取滚动... 采用传统诊断模型进行轴承故障识别时,需要设置较多的超参数,且参数对模型性能的影响较大。针对这一问题,提出了一种基于增强层次注意熵(EHATE)和灰狼算法优化的极限学习机(GWO-ELM)的滚动轴承故障诊断模型,其中,EHATE方法用于提取滚动轴承振动信号的低频和高频特征信息,而GWO-ELM用于识别滚动轴承的故障类型。首先,基于分形理论和增强的层次分析,提出了一种能够同时测量非平稳时间序列在低频段和高频段复杂度的指标-增强层次注意熵(EHATE);随后,利用EHATE方法充分提取了滚动轴承振动信号的故障特征,实现了对不同样本故障状态进行精确表征的目的;最后,将故障特征输入至GWO-ELM分类器中,进行了滚动轴承故障类型和故障严重程度的识别,基于EHATE+GWO-ELM模型对3组滚动轴承故障数据集进行了实验,并将其与其他故障诊断方法进行了对比。研究结果表明:该故障诊断模型能够快速有效地识别滚动轴承的不同故障,3组数据集的识别准确率分别达到了100%、99.2%和96.92%,在识别准确率和特征提取效率方面优于对比方法;同时该故障诊断模型在特征提取阶段仅需要设置单个参数,且该参数对模型的识别准确率影响非常小。该研究结果可以为滚动轴承的故障诊断提供新的视角和方案。 展开更多

关键词 增强层次注意熵 极限学习机 灰狼算法优化 故障特征提取 故障类型识别 滚动轴承振动信号

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尖峰能量谱技术用于滚动轴承故障诊断 被引量：4

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作者 苗海滨 任新广 《设备管理与维修》 2008年第5期48-51,共4页

离心式机泵的滚动轴承故障占转动设备故障的40%以上,而且该种故障产生的危害和后果又是十分严重的,因此对于轴承故障的分析与判断显得尤为重要。中油大港石化分公司采用美国罗克韦振动尖峰能量谱技术对轴承故障进行诊断分析,积累了一些... 离心式机泵的滚动轴承故障占转动设备故障的40%以上,而且该种故障产生的危害和后果又是十分严重的,因此对于轴承故障的分析与判断显得尤为重要。中油大港石化分公司采用美国罗克韦振动尖峰能量谱技术对轴承故障进行诊断分析,积累了一些经验和案例。对于轴承故障的判断准确率达到了95%以上,在生产中避免了轴承故障的发生。 展开更多

关键词 滚动轴承振动尖峰能量谱技术故障诊断

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基于S变换与奇异值中值分解的滚动轴承故障诊断 被引量：4

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作者 字玉 周俊 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第7期949-954,共6页

为了有效地提取出滚动轴承故障信号的冲击特征,提出了一种基于S变换时频谱和奇异值中值分解(SVMD)算法的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用S变换对滚动轴承原始振动信号进行了时频变换,得到了其时频系数矩阵,通过SVMD对时频系数矩阵进行... 为了有效地提取出滚动轴承故障信号的冲击特征,提出了一种基于S变换时频谱和奇异值中值分解(SVMD)算法的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用S变换对滚动轴承原始振动信号进行了时频变换,得到了其时频系数矩阵,通过SVMD对时频系数矩阵进行了计算,筛选出合适的奇异值用以降噪;然后,通过仿真的方式,对结果进行了S逆变换,以获得信号的时域冲击特征;最后,以滚动轴承(型号N205)外圈、滚动体故障为例,进行了故障信号冲击特征提取实验,通过对轴承的外圈和滚动体故障数据分析处理,对基于ST-SVMD算法的有效性进行了验证。研究结果表明:通过采用基于ST-SVMD算法,得到了滚动轴承外圈的故障频率,该频率与该型号轴承特征频率基本一致;基于ST-SVMD算法,得到了滚动轴承滚动体的故障频率,该频率与该型号轴承特征频率基本一致;该结果证明,基于ST-SVMD算法在滚动轴承故障信号冲击特征的提取方面是有效的。 展开更多

关键词 滚动轴承振动信号 故障频率 S变换 奇异值中值分解 冲击特征提取 信号降噪处理

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基于优化小波阈值的轴承振动信号降噪算法

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作者 覃坚 费太勇 +1 位作者 曲智国 张逸楠 《现代防御技术》 北大核心 2023年第2期141-147,共7页

滚动轴承振动信号能够及时准确地提供机电设备状态特征信息,且可实现在线或离线监测,广泛用于滚动轴承故障诊断。由于滚动轴承工作环境复杂多变,往往掺杂较多噪声,噪声会淹没机电设备状态的有用特征信息。针对传统小波阈值函数对轴承信... 滚动轴承振动信号能够及时准确地提供机电设备状态特征信息,且可实现在线或离线监测,广泛用于滚动轴承故障诊断。由于滚动轴承工作环境复杂多变,往往掺杂较多噪声,噪声会淹没机电设备状态的有用特征信息。针对传统小波阈值函数对轴承信号降噪不明显的问题,提出了一种用于轴承振动信号降噪的差分进化优化小波软阈值算法,对含噪信号进行小波分解,利用广义交叉验证GCV函数作为新的阈值函数对分解后的小波系数进行处理,结合差分进化算法进行寻优获取最优阈值。实验采用美国凯斯西储大学的轴承数据进行仿真分析,通过与常用降噪方法相比,该方法在较好地保留特征信号的前提下,较大程度地去除了噪声,有效地提高了降噪效果。 展开更多

关键词 故障诊断 滚动轴承振动信号 噪声 小波阈值法 差分进化算法 GCV函数

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国家标准委下达2018年第三批国家标准制修订计划

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《轴承》 北大核心 2018年第12期27-27,共1页

2018年9月27日,国家标准委以国标委发[2018]60号文下达了2018年第三批国家标准制修订计划。

关键词 标准制修订 滚动轴承振动

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国家标准委下达2018年第三批国家标准制修订计划

11

《轴承》 北大核心 2019年第3期6-6,共1页

关键词 标准制修订 滚动轴承振动 轴承试验

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基于神经网络的滚动轴承振动预测 被引量：1

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作者 夏新涛 孟凡念 《哈尔滨轴承》 2009年第1期1-3,13,共4页

以神经网络与MATLAB实现理论为依据,提出了一种新的滚动轴承振动预测方法。这种方法根据轴承的加工质量试验数据,建立轴承振动预测的BP网络试验模型,在MATLAB开发环境下输入训练样本数据矩阵和目标矩阵。经过训练后,网络误差达到要求,... 以神经网络与MATLAB实现理论为依据,提出了一种新的滚动轴承振动预测方法。这种方法根据轴承的加工质量试验数据,建立轴承振动预测的BP网络试验模型,在MATLAB开发环境下输入训练样本数据矩阵和目标矩阵。经过训练后,网络误差达到要求,预报结果的最大相对误差小于10%。 展开更多

关键词 滚动轴承:振动:预测:神经网络

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