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1.
提出了用于对振动信号进行编码及重构的分段自仿射模型。该算法利用分段仿射变换参数来表征振动信号,并通过迭代函数系统重构信号。用仿射变换参数表征信号时的数据量远远小于振动时域信号的数据量。基于大量地减少了数据传输量这一优点,该算法有助于解决旋转机械状态检测与故障诊断系统中数据信号远程传输问题。仿真及实测信号的应用表明该算法具有较高的数据压缩比和很好的信号重构精度。计算过程中还针对分段自仿射模型的参数取值进行了分析。 相似文献
2.
滚动轴承作为最常见的旋转机械零部件,其服役状态下产生的振动信号具有典型的周期性特征,为充分发挥轴承振动信号的这一特征,提出一种融合变维门控循环单元(GRU)和双向长短时记忆单元(BiLSTM)的神经网络模型,并用于轴承寿命预测。该模型先将原始振动信号分成训练集和测试集,然后将轴承振动信号直接输入到变维GRU层中,由变维GRU层捕获原信号的特征并建立特征间的关联性,然后将预处理后的数据输入到BiLSTM层中,由BiLSTM对轴承寿命进行预测。通过使用试验台数据集进行试验,验证了该模型在轴承寿命预测上具有较高的精度,具有一定的工程指导意义。 相似文献
3.
4.
5.
针对旋转机械振动信号数据采集的特点,提出了用数学形态滤波器实现轴心轨迹提纯的新方法。采用形态滤波器提纯轴心轨迹,不考虑转子振动信号的频谱特征,不需要转子故障的先验知识,通过开闭、闭开组合形态滤波器对振动信号滤波处理后即可剔除噪声干扰,得到提纯的轴心轨迹。仿真计算及实例验证了该方法的有效性。与其它方法相比,形态滤波器效果好,算法简单,运算速度快,易于现场采用,有较好的实用价值。 相似文献
6.
7.
针对滚动轴承局部损伤故障诊断问题,提出一种基于本征时间尺度分解(ITD)和切片双谱的故障诊断方法。首先利用ITD方法将轴承故障信号分解为若干个合理旋转(PR)分量,然后对PR分量进行包络解调,并计算其切片双谱,提取轴承故障信号由于二次相位耦合产生的非线性特征,确定轴承故障类型。为加快分解速度并减少分解运算量,对ITD方法迭代终止条件进行改进。对仿真信号的分析表明,ITD方法对信噪比较低的信号具有很好的分解效果,并验证了切片双谱在抑制噪声和剔除非二次相位耦合谐波方面的优势。 相似文献
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9.
10.