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张树忠 《福建工程学院学报》2018,(6):516-519
针对风力发电机关键部件齿轮箱故障频率高、诊断难的问题,开发了包含传统时频域分析和现代分析模块的故障诊断系统。该系统对所采集的振动信号进行了小波去噪、小波包分解并重构后得到各频段能量占比的特征向量,将该特征向量输入到Back Propagation（BP）神经网络模型进行振动信号与正常或各故障状态之间映射,从而智能识别运行状态。应用Matlab和Labview开发系统,输入齿轮箱的4种典型运行状态进行验证,结果表明,所设计的系统可较好地对风机齿轮箱的故障进行诊断。 相似文献
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通过对齿轮箱正常和故障运行状态的振动信号进行分析,利用小波包理论将3种工况振动信号进行分解,根据不同频带内能量分布的不同以及能量比值指标,有效地进行了3种工况的识别与分类,结果表明,利用小波包分解是齿轮箱故障的一种有效的诊断方法。 相似文献
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研究异步电机转子断条、动态偏心这两种状态下的故障特征,并通过实验室的鼠笼式异步电机转子故障实验系统,对采集的定子电流信号首先通过FFT变换,进行归一化处理,提取出定子电流特征向量;对采集的电机机壳X-Y振动信号则通过db3小波包分析进行去噪处理和频域能量特征向量的提取,实现了故障的分类 相似文献
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轴承作为电动机的核心部件,主要起到支撑引导轴、减小设备摩擦、连接不同设备等作用,准确判断其故障类型并评估其健康状态对于合理安排设备的检修具有重大意义。为此,设计了一套基于LabVIEW平台的电动机轴承实时故障诊断和性能退化评估系统。利用卷积神经网络(CNN)的特征挖掘能力,自主学习原始振动信号中的故障特征,在LabVIEW平台上构建故障诊断模型,实现轴承运行状态的实时诊断;对原始振动信号小波降噪后,提取信号时域特征,通过对所提取的特征进行主元分析(PCA)来获取表征轴承性能退化的综合指标;在LabVIEW平台上开发电动机轴承的故障诊断与性能退化评估系统软件。在线故障诊断和性能评估实验结果验证了该系统的实时性和有效性。 相似文献
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《滨州学院学报》2022,(2):27-35
滚动轴承是航空发动机转子系统中重要的支撑部件,其运行状态直接影响整台发动机的工作性能。介绍了基于盲源分离技术的滚动轴承振动信号分析与故障诊断方法,分析了滚动轴承典型故障机理。通过对某型航空发动机进行现场测试,完成了针对其轴承振动信号的测试和数据采集工作,并通过MATLAB软件编程实现其振动信号的分析。采用盲源分离中的独立分量分析(ICA)方法和频谱分析方法,提取主轴轴承的振动信号并与理论计算的故障频率对比,进行轴承故障诊断及状态识别。对实际航空发动机轴承及模拟试验台滚动轴承振动测试信号的分析结果表明,所采用的盲源分离方法可以有效地检测和诊断滚动轴承故障。 相似文献
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轴承作为工业中旋转机械中的重要部件,其故障将严重影响机械设备的安全运行.为了实现对轴承运行故障状态的有效诊断,提出了一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)提取的多特征参数的关联向量机的(Relevance vector machine,RVM)的滚动轴承的多故障诊断模型.首先运用经验模态分解的方法将轴承振动信号分解为多个固有的模态分量,之后将提取的表征轴承故障特征的IMF分量的能量、峭度、偏度构造特征向量,最后采用关联向量机多分类故障诊断模型进行故障模式识别.轴承实测振动信号分析表明:该方法能够有效、准确地诊断出轴承的故障状态,具有较高故障诊断准确率. 相似文献
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《东南大学学报》2021,(1)
针对傅里叶分解对噪声敏感且存在模态混叠导致无法准确提取齿轮箱故障特征的问题,提出了一种复合字典降噪与优化傅里叶分解相结合的齿轮箱故障特征提取方法.首先,根据齿轮箱信号特点构造复合字典,结合正交匹配追踪算法降低振动信号中的噪声;其次,针对傅里叶分解过程中的模态混叠现象,提出了利用频谱的极值点划分频带的方法对其进行优化,提高分解质量;再次,使用优化的傅里叶分解将信号分解为若干个傅里叶本征模态分量;最后,选择与降噪后信号相关系数最大的傅里叶本征模态分量进行包络谱分析.该方法可以准确提取振动信号的故障特征频率.通过对齿轮箱故障仿真信号和实验齿轮箱振动信号进行分析,验证了该方法的有效性. 相似文献
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孙妍姑 《淮南师范学院学报》2014,(5):80-83
为研究和改进人工智能技术在设备故障诊断中的缺点和不足,提高故障诊断的准确率,构建了一种混合智能诊断系统。首先利用小波包分析技术对设备故障进行特征提取和分析;接着对数据进行离散化处理,应用粗糙集对获得的故障特征向量进行约简,删除冗余信息;然后利用免疫遗传算法的全局优化能力去训练BP神经网络的权值,建立免疫遗传-BP神经网络模型;最后把经粗糙集约简后的故障特征向量输入该模型,完成故障识别和智能诊断。通过旋转机械的转子系统的仿真实验,表明基于小波包-混合智能的故障诊断取得了良好的诊断效果。 相似文献
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活塞隔膜泵主轴的振动信号属于冲击性非平稳信号，在对隔膜泵进行状态监测及故障诊断时，需对隔膜泵主轴的振动信号进行分析，以提取故障特征值。本文介绍了小波分析方法．该方法具有良好的局部化性质，对突变信号具有很强的识别能力，适用于隔膜泵主轴非平稳振动信号的分析。 相似文献
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《实验技术与管理》2020,(4)
行星齿轮传动机构具有体积小、重量轻、传动比大和效率高的优点,因此广泛地应用于机械领域尤其是风电装备等。风电齿轮箱是风力发电机组最关键的部件,一旦齿轮箱发生故障,将会影响整个机械的安全运行,也将严重威胁操作人员的安全状况。因此,对行星齿轮传动机构开展故障诊断研究具有重要意义。实际风电装备由于尺寸较大,不容易开展实验,而各高校及研究所基本上以小型减速器为研究对象,但是一般减速器的传动比都在10左右,达不到风电装备的高传动比工况。本文研制了一种风电增速齿轮箱实验台,并将其用于设备的故障诊断,通过采集风电的振动信号,对行星级齿轮在多种负载下的故障数据进行分析对比。实验结果表明:该实验台能够模拟实际风电增速齿轮箱的功能,结合相关配套实验设备,能够完成风电增速齿轮箱故障的模拟与诊断。此外,本文还验证了所研制设备的可靠性。 相似文献
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针对风力发电机组在运行工况下故障预诊断难以实现的问题,提出了基于小波分析的故障信息提取方法。机组故障运行时其声音品质特性将发生变化,由此对风电机组进行声发射实验,对噪音信号进行测量,利用小波分析法从中提取故障信息,对机组实施故障预处理和保护措施。经过对现场信号的测量、分析与仿真实验,表明该方法较简单易行,可有效提取故障信息,对工程实践有应用价值。 相似文献
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结合齿轮箱的具体需求,采用一种基于Hilbert变换的齿轮箱故障诊断方法,对其振动状况分析,可实现不停机操作状态下的故障诊断,普通微机或者嵌入式系统即可实现,同时结合中央主机控制系统,完成在线诊断故障。 相似文献
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通过对小波变换和小波包分析研究,寻找最优小波包基,结合不同阈值去噪方法,对加噪信号以及齿轮箱振动信号进行去噪处理。实验表明最优小波包基的惩罚阈值去噪结果比小波变换常用的stein无偏风险阈值去噪结果和小波包默认阈值去噪结果要好很多。该方法不仅可以有效去除噪声,还可以很好地保留信号中的细节信息。 相似文献
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基于定子电流信号进行异步电机故障诊断时,转子断条和匝间短路故障特征频率分量常常被电流的基频分量淹没,利用小波变换的能量谱对其进行诊断十分必要.考虑到小波分析在时域、频域都具有表征信号局部特征的能力,能通过时频窗的灵活变换来突出信号的不同频率成分;同时还有用小波处理非平稳信号的优越性,计算出各频带所占能量,进而获取能量分布的故障特征.实践表明,通过上述分析并从能量分布的角度出发,可以快速、准确地诊断出电机故障,诊断效果好于傅里叶分析;同时也提供了一种思路,为电机故障在线实时诊断提供了理论依据. 相似文献
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基于小波包络分析的滚动轴承故障诊断研究 总被引：3，自引：0，他引：3
滚动轴承出现故障时的振动信号是非平稳信号,傅立叶变换方法难以达到满意的效果。小波分析可同时从时域和频域两个方面对信号进行分析,十分适于滚动轴承的故障诊断。根据滚动轴承故障诊断理论,通过构造轴承上有单个损伤点时的仿真信号,应用小波包分析与包络分析相结合的方法,成功提取了滚动轴承的故障特征,并在此基础上对实测的滚动轴承振动信号进行分析,实验结果表明小波包络技术可以有效的提取滚动轴承故障信号。 相似文献
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基于随机共振理论的低速重载齿轮故障诊断研究 总被引：2，自引：0，他引：2
基于随机共振理论,结合包络解调分析研究微弱低频幅值调制信号的增强与提取,并应用于低速重载齿轮的故障诊断.先将低频幅值调制信号输入到双稳非线性系统,运用信号自含噪声或外加噪声,实现随机共振现象,然后再进行包络解调分析.对模拟调幅信号和实测低速重载齿轮箱振动信号的分析结果,证实所提出方法的有效性和优越性. 相似文献