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针对轴承早期故障信号微弱、故障特征难以提取的问题,提出一种将完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与快速独立分量分析(FastICA)相结合的故障特征提取方法.该方法首先利用CEEMDAN将轴承故障信号进行分解,得到一系列模态分量(IMF);然后依据峭度准则选取相应分量进行重构,引入虚拟噪声通道;最后利用FastICA... 相似文献
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针对往复压缩机气阀振动信号非线性及非平稳性特征,提出一种基于灰狼算法优化平滑先验分析(SPA),并结合多尺度样本熵的往复压缩机气阀故障特征提取方法。以多尺度样本熵均值和偏度的平方作为适应度函数,利用灰狼算法对SPA的参数λ进行寻优,将寻优后的参数λ代入SPA中对往复压缩机气阀处振动加速度信号进行自适应分解,得到信号的趋势项和去趋势项;然后分别求取去趋势项数据的多尺度样本熵均值和偏度的平方,以此作为往复压缩机气阀信号的特征向量输入支持向量机中进行训练与测试。实验结果表明,该方法可以有效提取往复压缩机气阀的故障特征。 相似文献
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针对复杂生产背景下产生的强噪声淹没齿轮有效故障特征信息的问题,利用Autogram方法对其进行特征提取。该方法利用最大重叠离散小波包变换,对齿轮断齿故障振动信号进行不同层数分解处理,每层得到若干个信号,被称为“node”。为了更加全面地描述故障特征信息,对每个node进行包络谱的3种无偏自相关谱峭度求取,以便选取合适node作为信号源进行下一步分析。最后,对该信号源引入阈值处理,以便加强频谱分析的全面性,实现对齿轮断齿故障特征信息的有效提取。通过对比分析仿真和实测齿轮故障振动信号,验证了该方法的有效性。 相似文献
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针对风电机组齿轮箱运行工况复杂、背景噪声大,难以提取其故障特征信息的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)和分数阶希尔伯特变换(FHT)的风电机组齿轮箱故障特征提取方法。利用VMD分解风机齿轮箱各个故障信号,并且定义一种分解品质因数以选取VMD的最优分解层数K;对经最优化VMD分解后的各模态分量进行分数阶Hilbert变换,计算各模态分量的边际谱并进行线性叠加;提取该边际谱的频域特征作为齿轮箱故障信号的特征量。实验结果表明,采用该方法能够准确地提取出风机齿轮箱的故障特征,并获得更优的故障识别效果 相似文献
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基于多层降噪处理的轴承故障特征提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对滚动轴承振动信号的故障信息难以准确获取问题,提出一种新的基于多层降噪处理的轴承故障特征提取方法。所提方法首先依据小波包变换原理处理原始轴承信号,消除噪声干扰;变换后的振动信号用经验模态分解方法处理可得若干个IMF分量,计算所得分量与变换所得信号间的互相关系数,并依据相关系数准则筛选有用分量完成振动信号的重构;再通过自相关方法剔除重构信号中的混叠干扰信号,实现振动信号的多层降噪;最后对去噪后的重构信号解调处理,获取信号包络谱图并分析,得到所需故障特征。试验结果表明该方法能够有效地消除原始信号中的干扰和噪声,分离出清晰的故障振动信号并获取有用的故障特征。 相似文献
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与普通滚动轴承相比,柔性薄壁轴承存在背景冲击载荷,使得故障特征提取难度大。针对这一问题,提出基于MKurt-MOMEDA和Teager能量算子的柔性薄壁轴承故障特征提取方法。利用多点峭度谱(MKurt)对原始故障信号进行分析,确定柔性薄壁轴承故障周期,然后通过多点最优最小熵解卷积(MOMEDA)处理,再经Teager能量算子增强,最终提取柔性薄壁轴承外圈与内圈的故障特征频率,并与单一的MOMEDA算法、基于MKurt-MCKD与Teager能量算子故障特征提取方法进行了对比,证明了该方法明显增强了故障特征频率的幅值,为柔性薄壁轴承故障特征提取提供了参考。 相似文献
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在弱状态下燃油调节器的状态信号在空间中呈现较强模糊性,难以有效提取其状态特征并进行准确故障诊断。为此,在结合无监督聚类算法与多源信息融合技术的基础上,提出一种用于状态特征提取的质心尺度变化方法。以燃油调节器出口组件的压力脉动为目标,利用无监督聚类和信息融合算法对状态信号进行特征提取。设计尺度变化准则,对已提取的特征进行重构。在Linux环境中,利用Java语言编写特征提取算法、特征重构算法和K-NN分类算法并进行测试。结果表明:经质心尺度变化后的重构特征数据,在新的特征空间中呈现相互独立分布,且K-NN分类算法能够有效地对输入数据进行分类;所提方法为燃油调节器的故障诊断系统搭建提供参考。 相似文献
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针对非线性、非稳定振动信号难以提取有效故障特征的问题,提出一种基于改进自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和t-分布随机邻域嵌入(t-SNE)算法相结合的故障特征提取方法。利用三次Hermite插值代替三次样条插值构造包络线,提高传统CEEMDAN对非平稳信号的分解精度;利用改进后的CEEMDAN对原始信号分解并通过相关系数筛选出有效固有模态分量(IMF),提取有效IMF分量的时频特征、奇异值和能量值构建高维混合域特征集;最后,通过t-SNE算法挖掘高维混合域特征信息得到低维敏感特征,并将其输入到支持向量机中进行分类,以分类准确率作为特征提取效果评价指标。在齿轮箱故障模拟实验台进行实验验证,结果表明该方法能够准确地提取故障特征,为故障特征提取提供新思路。 相似文献
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针对轴承故障信号常混有噪声干扰且故障特征难以准确提取问题,提出一种基于小波阈值去噪(WTD)和互补集合经验模态分解(CEEMD)的轴承故障特征提取方法。采用WTD对原始信号进行降噪预处理;对去噪信号进行CEEMD分解得到一系列本征模态函数(IMF);然后计算各个IMF和去噪信号的互相关系数,通过设定互相关系数阈值筛选有用IMF;最后将有用IMF重构并利用包络谱对重构信号提取故障特征频率。实测信号表明:所提出的方法能降低噪声干扰并有效提取故障特征信息,证明该方法在噪声环境下具有较高的可行性和较强的实用性。 相似文献
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为了对变负载工况下齿轮故障特征进行有效的提取,提出了基于ARX模型的特征提取方法,并用利用连续隐Markov模型(CHMM)对齿轮的故障进行了识别。实例分析中,对正弦性变化负载的齿轮箱进行了全寿命实验,采用基于ARX模型的方法提取特征,输入到CHMM对故障进行了准确的识别,验证了该方法的有效性。 相似文献