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为了从齿轮故障信号中提取出包含故障信号的特征频率,提出了基于EEMD自适应形态学解调方法。首先采用EEMD(集合经验模式分解)进行降噪,将原始信号与不同的白噪声叠加组成目标信号,然后将目标信号分解为有限个IMF分量,选取主要信息求和重构,再用形态学滤波器提取故障信号的特征频率。针对形态学结构元素尺寸的选择问题,利用遗传算法来优化形态学结构元素,自适应寻求最优解。通过数字仿真试验和齿轮故障模拟实验,并与EMD(经验模式分解)、SVD(奇异值分解)方法进行了比较,结果表明该算法要优于其他两种方法,能够清晰地提取出故障信号的各种频率特征。 相似文献
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局部均值分解(LMD)是一种自适应时频分析方法,并在轴承的故障诊断中成功应用,但是受噪声的影响比较大。为了最大程度地降低噪声的干扰,提出了主分量分析(PCA)与局部均值分解(LMD)相结合的故障诊断方法。该方法首先利用相空间重构将一维时间序列振动信号嵌入为等效的多维时间序列信号,然后利用主分量分析提取主要成分实现降噪,最后把降噪之后的信号进行LMD分解,分解成若干个乘积函数(PF)之和,对能量最高的PF1进行包络谱分析,提取出故障特征信息。通过仿真试验和轴承故障试验,结果表明该方法能够有效地提取出信号的故障特征,证明了该方法的有效性。 相似文献
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三坐标测量可以实现对精密模具的高精度测量,在制造业领域中得到了广泛应用,三坐标测量夹具设计作为三坐标测量技术的一个重要研究方向得到了广泛的关注。从不同类型零件的夹具设计和基于快速便捷测量的夹具设计两个方面进行介绍,总结了三坐标测量技术在夹具设计的发展趋势。三坐标测量技术在复杂零件的夹具设计方面有巨大发展潜力,存在着较多困难与挑战,也会受到更多科研工作者的青睐。 相似文献
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