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针对滚动轴承故障特征难以提取的问题,文章提出了基于多尺度模糊熵(MFE)和主成分分析(PCA)相结合的滚动轴承故障特征提取方法。首先利用经验模态分解(EMD)将原始振动信号分解成若干个本征模态函数(IMF),并根据相关系数和峭度值准则剔除虚假IMF分量;然后在不同尺度下求取真实IMF分量的模糊熵值,利用PCA对其进行降维处理,形成能表征不同轴承故障的特征向量,最后借用支持向量机对其进行诊断验证。实验表明,该方法可以有效地提取轴承故障信息,对4种轴承状态的识别率为95%,实现了对轴承故障的精确诊断。 相似文献
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针对EMD(Empirical Mode Decomposition)方法中存在的端点效应和IMF(Intrinsic Mode Function)虚假分量过多的问题,提出了基于互相关的EMD方法。首先,对非平稳性信号进行互相关延拓消除端点效应;其次,对消除端点效应的信号进行EMD分解,并将分解后的IMF与原信号作互相关,保留与原信号最相关的IMF;最后,作出信号的Hilbert边际谱,识别信号的频域特征。仿真结果表明该方法能够有效地克服端点效应,分离出真实IMF。将其应用于船舶发动机滚动轴承故障诊断中,能有效地识别出故障特征。 相似文献
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以4120SG柴油机为研究对象,通过故障模拟试验测试了柴油机在气阀正常状态、气阀漏气状态下的缸盖声发射信号,对燃烧段声发射信号进行经验模态分解(Experience Mode Decomposition,EMD),计算了各个本征模分量(Intrinsic Mode Function,IMF)的能量分布及EMD能量熵。研究表明声发射信号能量主要集中在前3个IMF分量内,随着气阀漏气故障严重程度的增加,代表最高频IMF1分量能量相对增加,而能量熵H减少。通过自定义特征参数,提高了声发射应用于柴油机气阀漏气诊断方法的灵敏度。 相似文献
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针对强噪声环境下船舶综合电力系统故障时间定位精度不高的问题,提出一种基于Hilbert-Huang变换(HHT)和自适应软阈值法的船舶综合电力系统故障时间定位新方法。首先,电能信号经EMD分解为若干固有模态函数(IMF),对第一个IMF分量进行Hilbert变换得到其瞬时幅值向量。然后,在分析故障波形变化规律的基础上,定义并计算故障信号的瞬时幅值差分向量。最后,设计一种自适应软阈值处理方法,将瞬时幅值差分向量变换为故障时间特征向量,经加权均值后,实现故障时间定位。仿真试验结果表明,该方法能够精确定位不同强度噪声下的故障起止时间,在1 k Hz采样频率下精度为0.88 ms,适用于实际船舶综合电力系统故障的时间定位。 相似文献
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利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的方法将直升机声信号进行分解,得到一系列本征模态分量(Instrinsic Mode Function,IMF)。计算实际直升机声信号及由其分解得到的每个IMF分量的四阶累积量对角切片谱,并由此得到实际信号及每个IMF分量的四阶累积量对角切片谱的幅度绝对值之和E。计算每一个IMF的E值与实际信号E值的比值构成直升机声信号特征矢量。采用神经网络分类器,对两种不同机型的直升机声信号进行分类和识别。仿真实验验证了该方法是可行的、有效的,分类识别取得了较好的效果。 相似文献
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针对水下爆炸时船舶结构遭受的冲击响应信号具有非线性非平稳的特点,提出将Hilbert-Huang变换用于船舶结构冲击响应信号处理.Hilbert-Huang变换是基于经验模态分解(EMD)和Hilbert谱的一种信号处理方法,用EMD分解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),然后对IMF分量进行Hilbert变换,从本质上分析船舶结构冲击响应信号的组成成分及特点.与FFT变换和小波变换相比,Hilbert-Huang变换体现出自适应性和先进性,可以有效提取船舶冲击响应信号的时频特征,揭示船舶结构自身的动态特性对冲击响应的影响. 相似文献
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《机电设备》2018,(6)
以某船用往复式空压机为研究对象,对其振动信号进行测试分析,定位故障源。为提取特征频率,选用独立分量分析(ICA)和经验模态分析(EMD)的方法对测试信号进行处理。选用合适的优化算法,通过仿真数据验证所选ICA优化算法的可行性;利用EMD算法将单通道测试信号分解为多通道信号,解决由于测试环境恶劣导致测试点不足而不能使用ICA算法的问题;导入ICA算法后进行盲源分离,判断故障原因。对故障空压机振动信号进行处理,EMD分解后初步分析发现:0.5×r/min冲击间隔明显;ICA处理后的频谱分析发现:1×r/min频率突出且伴随着2×r/min的现象。根据上述分析结果,并结合该空压机的历史维修记录和振动机理,提出故障检修方案。对检修后的空压机进行回归测试,测试结果表明:整机振动烈度大幅减弱,主要频率的幅值也显著降低,检修效果良好。 相似文献
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提出了一种基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和自回归(Auto Regression,AR)模型的柴油机失火故障诊断方法.对3110型柴油机断油故障及正常情况下的缸盖振动信号进行了测试分析,采用经验模式分解EMD方法对振动信号进行分解,得到固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),对每一个IMF分量分别建立AR模型,以模型的自回归参数和残差的方差作为特征向量,用支持向量机(Support Vector Machines,SVM)进行分类,判断柴油机的工作状态和故障类型.实验结果分析表明,该方法即使在小样本情况下也能准确有效地诊断柴油机失火故障,能实现故障的实时自动化诊断. 相似文献
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Wu Y.Zhu J.Zou B. 《中国舰船研究》2022,(6):111-117
[Objective]In order to overcome the disadvantages of the traditional ensemble empirical mode decomposition (EEMD) method in selecting parameters (integration time and white noise amplitude coefficient) based on experience, and reduce the cost of calculation time, a fast ensemble empirical mode decomposition (FEEMD) method is used to extract the characteristic frequency. [Method]By changing the distribution density of the added white noise, different signal envelopes can be obtained. Furthermore, we can identify the optimal envelope by finding the optimal search window width of the moving mean filter, thereby avoiding the defect of EEMD selecting parameters by experience. At the same time, after the abnormal component in the signal is decomposed, the residual component can be decomposed by EMD to further save the calculation time cost. Finally, the method is combined with Hilbert envelope demodulation technology and applied to the fault characteristic frequency diagnosis of the bearing inner ring of an asynchronous motor. [Results]As the results show, compared with the traditional EEMD method, FEEMD can extract the fault frequency more efficiently. [Conclusion]FEEMD overcomes the disadvantages of the traditional EEMD method in selecting parameters based on experience and shortens the calculation time. As such, it can be effectively applied in bearing fault frequency extraction experiments. © The Author(s) 2022. 相似文献
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为实现强海洋背景噪声中的微弱船舶轴频电场信号检测,提出了一种结合经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和窄带子区间功率谱熵的线谱提取新算法.首先,利用EMD方法从含噪信号中分解出一组有效固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs),对各有效IMF的功率谱进行子区间划分;其次,定义并计算各子区间的能量峰值熵比(Energy Peak Entropy Ratio,EPER)特征;最后,通过对轴频信号和环境噪声物理特征差异的分析,结合K-均值聚类方法进行特征量的筛选,实现线谱提取.海上实测数据的处理结果表明,相比于直接的功率谱分析,算法的线谱可提取下限降低了6.7 dB. 相似文献
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针对船闸人字闸门机械式启闭机减速器中滚动轴承振动的不平稳性及其故障信号中存在噪声和干扰的问题,提出了一种基于小波阈值算法的小波包分解与功率谱分析的故障诊断方法。该方法通过对故障信号进行小波分解且对其系数作阈值处理,并利用处理后的分解系数进行小波逆变换得到降噪后的信号,然后对降噪后的信号进行小波包分解,找到能量集中的节点,对其进行Hilbert包络解调并求其Hilbert包络线的功率谱,从而提取故障特征信息。应用实例表明:仿真信号与某船闸人字闸门机械式启闭机减速器故障诊断方法能降低信号噪声以及干扰,并能提取故障特征信息。 相似文献
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