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1.
利用声发射诊断滑动轴承接触摩擦故障的研究   总被引:8,自引:0,他引:8  
利用声发射信号的特点,在滑动轴承试验台上模拟故障并进行诊断,取得了较好的效果,实验结果表明,声发射有对轴承工作状态的变化敏感,响应时间短,抗干扰性能好,及传感器安装方便等优点,可以对机械设备的滑动轴承进行在线状态监测和故障诊断。  相似文献
2.
基于EMD和Wigner分布的轴承故障诊断研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
将经验模态分解和Wigner—Ville分布应用于轴承故障诊断的研究。首先将故障信号分解成一系列固有模态函数,再对分解后的固有模态函数进行Wigner—Ville分布分析,可有效抑制频率干扰现象,使时频分布图更加清晰,仿真信号和轴承故障实验信号的研究结果表明:基于经验模态分解和Wigner—Ville分布的分析方法,能有效地诊断轴承的故障。  相似文献
3.
根据BP算法神经网络模型,通过对轴承振动测量的分析,得到故障诊断的方法。阐述BP神经网络应用于轴承故障的基本步骤,包括BP网络结构、状态编码、网络训练、模式识别以及诊断实例分析。指出了BP神经网络在轴承故障诊断中的应用中存在的问题和发展方向。  相似文献
4.
分析了电力机车牵引电机滚动轴承故障诊断系统中单片机应用的特点,介绍了单片机完成诊断系统中采样,工况分析,人机对话和数据存档等功能的方法,并讨论了单片机系统软、硬件设计中的关键问题。  相似文献
5.
针对传统共振解调方法中共振频带需要人为确定和故障轴承振动信号信噪比低的缺陷,提出了一种基于EMD算法的共振解调改进方法。该方法首先对轴承振动信号进行EMD分解,然后自适应地筛选出高频固有振动频率附近的基本模式分量(IMF),并对单分量进行滤波处理,最后重构选取滤波后的基本模式分量,并对重构信号进行包络解调分析,得到故障特征频率和故障类型。滚动轴承故障诊断表明,改进方法不仅能够自适应地确定共振频带,而且可以有效地提取故障特征,识别故障类型。  相似文献
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