一种交流电机故障诊断中的特征提取与强化

为提高电机故障诊断的准确率和有效性,提出了一种故障特征提取与强化的新方法.即在对所采集的交流电机振动加速度信号进行数据预处理之后,用盲源分离方法进行独立振动源的分离,然后采用小波包分析方法进行特征提取,并进行特征频带的简化及特征强化处理,特征强化后的数据作为交流电机故障诊断模型的输入.该方法通过对振动加速度信号进行分离,能够分离出混合信号中的独立振动源,提高了故障特征提取的正确率和准确度;通过对特征频带化简,减少了故障诊断模型的输入,进而简化了模型的结构;特征强化使模型能够更有效地识别故障状态.     

基于ADAMS的动车组齿轮箱断齿故障特征研究

以国内某型号动车组齿轮箱为研究对象,主要研究齿轮断齿时箱体的振动信号特征。综合运用SolidWorks、ANSYS和ADAMS等软件建立齿轮箱的刚柔耦合动力学模型,然后建立正常齿轮和断齿齿轮模型,最后导入到齿轮箱模型中进行仿真,得到正常和断齿齿轮的箱体振动信号。与正常齿轮箱体振动信号对比发现,齿轮断齿故障的振动信号幅值会增大,同时伴有冲击和调制现象,冲击信号出现次数与小齿轮转频接近,在小齿轮转频的高倍频率、齿轮的啮合频率及其倍频附近会出现宽且高的调制边频带,细化谱中调制现象更为明显,解调谱中在小齿轮转频及其高倍频率附近会出现峰值。以上研究方法与内容,能够为动车组齿轮箱的状态监测和故障预判提供参考。     

基于PCA-WT的道岔故障电流特征识别

针对道岔故障电流特征识别中存在的特征冗余,提出一种基于小波变换和主成分分析的道岔电流特征提取方法.首先利用离散小波变换对道岔动作电流曲线分解重构得到各频带信息,采用主成分分析法选取有效频带信息建立特征向量以降低特征维度,减少数据计算量;然后利用BP神经网络进行电流特征分类,从而实现道岔故障诊断.以实际现场监测数据作为测试样本,通过实例仿真验证了本文方法的有效性.     

改进奇异值分解技术在齿轮故障信号降噪中的应用

改进了奇异值分解技术,利用仿真信号验证了改进的奇异值分解技术对齿轮故障信号提取的有效性,并从实测齿轮裂纹信号和齿轮断齿信号中提取出了故障特征信号.研究表明该方法能在强噪声背景下提取出齿轮故障信号,但强噪声对提取效果有一定影响.     

瞬时角速度测试及其在齿轮箱诊断中的应用

介绍一种用于故障诊断的瞬时角速度测试方法，通过实例提出基于同步采样角速度信号的齿轮诊断方法。大量试验结果表明齿轮故障特征在角速度信号中表现显著，利用时域平均法可以从其同 样信号中获得清晰的故障特征。这种方法对齿轮系统具有良好的诊断效果。     

基于小波包能量谱和SVM的水下目标识别

为了提高舰船辐射噪声信号分类的准确率,即在水下进行舰船目标识别的准确率,采用了小波包提取信号能量谱特征的方法和支持向量机的分类算法.简介了小波包变换及支持向量机的基本原理,然后针对舰船辐射噪声信号进行多层小波包分解,提取各子频段能量谱作为特征量,归一化处理后构建特征向量,最后用支持向量机算法进行分类.仿真实验结果表明,利用对信号的多层小波包分解提取能量谱特征和支持向量机的分类算法能对舰船辐射噪声信号进行有效识别.     

基于集成神经网络的刀具磨损量监测

提出了一种基于集成神经网络识别铣刀磨损量的监测方法．利用小波包变换将切削力和振动信号分解为不同频带的时间序列，从每个信号中选择与刀具磨损状态最相关的3组频段的均方根作为监测特征；通过信号的组合和不同子网络输出决策间的融合，集成神经网络输出刀具磨损的识别结果．试验和仿真分析表明，此方法能够满足刀具磨损量实时监测的要求．     

基于摩擦学的齿轮失效特征信息研究

针对齿轮失效产生的摩擦学信息丰富的特征,从齿轮副的接触特征分析了点蚀与剥落产生的机理,并采用有限元法仿真分析了齿轮的接触特征;在系统分析齿轮摩擦磨损信息特征基础上,建立了齿轮摩擦学系统状态信息描述图,为系统研究齿轮副磨损失效提供了方法;通过齿轮磨损试验获取的大量磨粒分析,研究了齿轮磨粒特征与表面失效机理对应关系.     

基于神经网络技术的汽车齿轮分组研究与实践

针对基于具有相同工艺路线的齿轮分组问题,采用了神经网络技术解决方案.结合某汽车公司某子公司多品种齿轮的生产实际,通过对齿轮特征的分析,进行分类编码.就齿轮的自动分组问题进行神经网络设计,通过学习、训练网络,得到一个智能化的齿轮分组机制,从而确定了一种新齿轮的工艺路线.     

基于奇异值分解技术的轮边减速器故障信号降噪研究

利用改进的奇异值分解技术,用仿真信号验证了该技术对轮边减速器齿轮故障特征提取的有效性,并从模拟信号中提取出了故障特征频率。研究发现,噪声的奇异值分布趋于直线,凸显出了有用信号的奇异值,有利于特征信号提取。仿真结果表明,该方法能在强噪声背景下提取行星系统齿轮故障特征,为轮边减速器故障诊断提供了一个新的思路。     

一种基于EMD的共振解调改进方法

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。     

基于局域波和混沌的微弱故障信号检测方法

为了利用微弱信号准确诊断转子系统早期故障,提出了一种基于局域波法和混沌振子相结合的信号检测方法。利用局域波法将微弱的故障信号分解为有限的并且具有不同基本模式的分量,每个分量是单一成分信号,实现了信噪分离。将局域波分量输入混沌振子,通过混沌振子系统行为由混沌状态变为大周期运动状态,表明检测信号中含有特征成分,实现了利用混沌振子对低信噪比的微弱信号识别。故障诊断结果表明:所提出的检测方法是可行的,能准确诊断转子系统早期不对中故障。     

基于收敛趋势变分模式分解的齿轮箱故障诊断方法

从中心频率的角度出发,深入分析变分模式分解算法中不同初始中心频率的分解特性;利用分解特性对变分模式分解中使用的初始中心频率进行合理更新,在没有先验知识的情况下自适应分解信号的整个分析频带;根据峭度准则,从分解的子信号中选取包含故障信息最丰富的故障分量;对选出的最佳故障分量进行平衡参数优化和稀疏编码收缩处理,并进行包络分...     

基于声发射技术的滚动轴承故障诊断方法研究

利用声发射信号的高频特性采集滚动轴承故障信息,运用小波分析把信号分解在不同频带,对信号进行重构,从而消除背景噪声,再应用Hilbert变换进行解调和细化频谱分析。实验结果证明,基于声发射信号的小波包络谱分析可有效地检测滚动轴承故障。     

航空发动机转子碰摩故障瞬时频率诊断方法

分析了航空发动机转子碰摩故障振动信号的基本特征,提出了故障信号瞬时频率诊断方法。运用解析小波将故障信号变换到小波域,利用小波系数的振幅和相位信息综合确定瞬时频率,根据瞬时频率的特征诊断故障,并对比了故障信号瞬时频率诊断方法与窗口Fourier变换方法故障诊断结果。数值分析结果表明:利用瞬时频率诊断方法提取碰摩信号的瞬时频率比利用窗口Fourier变换得到的结果更精细,并可获得用短时Fourier变换无法得到的一些瞬时频率曲线。     

A Simple Approach to Determine Noise Frequency of Boiler Drum Level

IntroductionSince much of emergency shutdowns arecaused by poor drum level control in power plant,stable drum level control is critical to economic op-eration of any power plant steam generator sys-tem.The control gain setting must be reduced inorder not to respond excessively to thc drum levelerrors[1].Due to the uncertainty of operating con-dition point,surface wave of drum water is stimu-lated to fluctuate frequently and subsequently tomake oscillatory disturbance signal,which is com-bined …     

复杂传递路径下轴承滚动体故障特征提取

为消除复杂传递路径对轴承滚动体振动信号的影响并提高故障特征提取的能力，研究了基于变分模态分解(VMD)、优化最大相关峭度解卷积(MCKD)和1.5维谱的轴承滚动体故障特征提取问题；分析了轴承滚动体原始振动信号特点、早期故障信号的特性以及复杂传递路径对振动信号的影响，运用VMD将原始振动信号分解为一系列本征模态函数(IMFs),提出了转频分量剔除方法，通过峭度准则优选2个峭度较大的IMFs分量进行重构；基于网格搜索法研究了MCKD算法参数优化方法，用以增强重构信号的周期性故障特征，消除复杂传递路径对轴承滚动体故障信号的影响；利用1.5维谱分析重构信号，建立了复杂传递路径下轴承滚动体故障特征提取新方法，实现了轴承滚动体故障的准确诊断；为了证明方法的有效性，选取美国凯斯西储大学轴承SKF6205基座滚动体数据进行试验验证与分析。试验结果表明：网格搜索法获得了MCKD算法的最优滤波长度与冲击周期参数(365、85),优化MCKD算法增强了重构信号的故障特征，减少了无关频率分量，明显降低了其他成分的干扰；提出的故障特征提取方法在0、735和1 470 W负载条件下均提取到了轴承滚动体的故障特征频...     

基于并行组合模拟退火算法的水泵汽蚀初生故障识别

针对水泵汽蚀初始阶段故障信号微弱,检测困难的特点,提出一种基于并行组合模拟退火算法对水泵"汽蚀初生"故障进行识别.阐述了算法的原理和实现方法,通过设计的实验台模拟水泵"汽蚀初生"故障,并获取了正常与模拟故障状态下水泵壳体的振动与出口压力信号的特征参数.利用该算法将上述特征参数自组织、自生成新的特征参数,达到了识别的目的.