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《机械制造与自动化》2016,(2)
针对在轴承故障诊断中提取到的信号(包含噪声干扰)及表现出的复杂调制特性,采用小波包方法对信号进行降噪处理,以提高数据的准确度和精度,采用循环自相关的方法进行信号的解调处理,有效的提取故障特征频率。结果表明,用仿真信号将小波包降噪结合循环自相关方法应用于滚动轴承的内、外圈及滚动体的故障诊断,可以有效地提取出轴承的故障特征频率。 相似文献
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针对传统数据驱动故障诊断方法难以从轴承信号中自适应提取有效特征、没有充分利用故障数据的时序特点以及缺乏自适应处理动态信息能力的问题,提出了一种深度卷积神经网络与长短期记忆网络相结合的智能故障诊断方法.本文方法构建的深度模型能够从轴承原始信号中自适应地提取鲁棒性特征,然后利用长短期记忆网络学习特征中的时间依赖关系实现了高准确度的轴承故障诊断.该方法克服了传统特征提取方法依赖专家经验和信息利用不完全等问题,实现了故障的智能、准确诊断.实验结果表明,该方法可以提取更准确的特征而且由于利用了故障演变过程中的时序信息,使得故障诊断更加智能、可靠. 相似文献
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《仪表技术与传感器》2017,(6)
为了提取在故障轴承振动信号中被强噪声淹没的微弱冲击特征信号,提出一种基于总体局部均值分解和自相关降噪的轴承故障诊断方法。首先,应用自相关函数对轴承故障信号进行降噪;其次,对降噪后的信号进行ELMD分解,并得到一系列的乘积分量;最后,利用共振解调技术对各个PF分量进行包络分析,进而发现轴承故障频率。试验结果表明:将自相关降噪和ELMD分解方法结合用于实测轴承故障特征提取中,不仅可以降低信噪比,而且可以有效地提取轴承故障的特征频率。 相似文献
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针对滚动轴承的故障诊断问题,引入互近似熵的方法对轴承振动信号进行分析。通过研究嵌入维数和延迟时间对信号互近似熵的影响,提出多维度互近似熵的特征提取方法。利用多维度互近似熵方法所提取的特征,建立了基于支持向量机的轴承故障诊断模型。对轴承不同类型、不同程度的故障数据进行分析,证明了多维度互近似熵方法可以有效提取轴承不同状态的特征信息,与支持向量机结合可以精确地诊断轴承不同类型、不同程度故障,具有一定的优势。 相似文献
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针对航空发动机中介轴承振动信号故障微弱,故障特征难提取的问题,提出了基于固有时间尺度分解(ITD)和近似熵(AE)结合随机森林(RF)的航空发动机中介轴承故障诊断方法。首先,利用航空发动机中介轴承试验台模拟并采集轴承在正常、外圈故障、滚动体故障三种状态下的振动信号;然后通过ITD方法将非平稳、非线性的中介轴承振动信号分解成一组固有旋转分量(PR),计算其近似熵;最后,将不同尺度的近似熵值作为特征向量,输入到随机森林分类器模型中进行分类识别与故障诊断。研究表明,该方法能有效提取出机匣表面振动信号中微弱的中介轴承振动故障信号特征,故障诊断准确率高,具有工程实用性。 相似文献