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  

赵玉菊  陈恩利  史振江 《石家庄铁路职业技术学院学报》2009,8(4):36-41

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   

基于EMD的多特征参数和关联向量机的滚动轴承故障诊断研究     

娄洁  李雅芹 《西安文理学院学报》2015,(2):28-32

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   

基于振动和声发射信号参数的滚动轴承故障试验研究     

张强 《滨州学院学报》2019,(2):5-9

建立了滚动轴承故障模拟试验台,对无故障轴承、外圈故障、滚动体故障和内圈故障滚动轴承在不同转速工况下同时进行声发射测试和振动测试。分析各种工况下声发射信号和振动信号的有效值、峰值、峰值因数和峭度的变化规律。研究结果显示所选取的信号参数对故障轴承的转速及轴承元件的故障较敏感,故障点数量变化对所选参数无明显规律。  相似文献   

基于时间序列的参数模型和Fisher判别分析的滚动轴承故障诊断方法     

李刚成 《荆门职业技术学院学报》2009,24(7):15-18

提出了基于时间序列参数模型和Fisher判别分析的滚动轴承故障诊断方法。该方法通过对轴承振动信号建立自回归模型,将自回归模型的特征参数作为特征向量,然后采用Fisher判别分析方法对轴承状态进行分类与识别,实验结果验证了所用方法的有效性。  相似文献   

滤波耦合法在航空发动机振动去噪中的应用     

刘旭辉  岳太文  王英 《成都航空职业技术学院学报》2009,25(4):62-64

在航空发动机故障诊断研究中,如何从被干扰的信号中有效去除噪声并提取更为准确的故障信息是十分重要的.本文结合实际问题,在小渡分析和中值滤波两种方法的基础上提出了Db小波与自适应中值滤波耦合法,并用该方法分析了某型航空发动机振动信号,其有效地去除了一系列噪声.  相似文献   

滚动轴承教学实验台     

《实验技术与管理》2020,(9)

滚动轴承是旋转机械中最重要的设备之一,由于运行环境复杂,极易发生故障,据统计30%的旋转机械故障是由滚动轴承故障引起的。针对滚动轴承故障的实验教学,该文研制了一种教学实验台,针对被测轴承加工了各种故障,通过实验验证及对特征信号进行分析处理,为轴承的故障诊断提供了数据支撑,也为研究生教学工作及科研奠定了基础。  相似文献   

基于LabVIEW的电动机轴承故障诊断和性能退化评估系统设计     

张菀  李文昊  周旺平  赵兴强  鄢小安 《实验室研究与探索》2024,(2):1-7

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   

基于阈值降噪同步压缩变换和CNN的滚动轴承故障诊断方法（英文）     

《东南大学学报》2020,(1)

针对滚动轴承振动信号的非平稳性和易被背景噪声干扰导致故障难以被准确诊断的问题,提出了一种基于时频阈值降噪同步压缩变换(TDSST)和卷积神经网络(CNN)的滚动轴承故障诊断方法.由于传统的小波阈值降噪及小波相邻系数降噪方法受信号噪声方差估计精度影响大,因此采用了基于STFT谱相关系数阈值寻优的时频降噪方法,将其与同步压缩变换结合,并用滚动轴承模拟冲击故障信号验证了TDSST方法降噪及提高时频分辨率的能力.最后,利用CNN对TDSST方法处理得到时频图进行诊断,滚动轴承实验数据诊断结果表明了所提方法能够有效地提高诊断准确率,当轴承信号信噪比大于0 dB时,诊断准确率都达到了95%以上,即使信噪比降到-4 dB时,诊断准确率也维持在80%左右,并且多次测试结果的标准差较小,表明方法具有良好的鲁棒性.  相似文献   

机械振动故障综合模拟实验台的研制     

魏巍宏  刘同冈  马萧萧 《实验技术与管理》2018,(9)

为满足振动监测实验教学的需要,研制了一种能有效模拟齿轮、转子和滚动轴承典型故障工况特征的机械振动故障综合模拟实验台。为满足信号采集分析的需要,构建了由传感器、信号采集仪和信号分析软件组成的振动信号监测系统。测试实验的结果表明:实验台的故障振动信号谱图特征与故障振动机理相符,模拟的故障工况准确稳定。利用该实验台开展故障诊断课程和实验教学取得了很好的教学效果。  相似文献   

变转速条件下基于改进重采样算法的滚动轴承故障诊断（英文）     

《东南大学学报》2017,(2)

为解决传统重采样算法在滚动轴承故障诊断中计算精度和计算效率方面的问题,提出了一种基于转速脉冲等分间隔的重采样算法.首先,确定每个转速脉冲上升沿的时间坐标及其对应的故障轴承信号幅值.其次,均分每个相邻脉冲间的时间间隔,获取均分时间坐标并利用上述均分时标对故障轴承信号进行插值以获取相应的故障轴承信号幅值.最后,将每个相邻脉冲间的时间点及幅值点按顺序排序,进一步将时间坐标转换成角域坐标从而得到故障轴承的重采样信号.对升速及降速下故障轴承信号的处理结果显示所提算法可以有效地应用于变转速条件下的滚动轴承故障诊断.此外,利用传统的计算阶比分析方法对上述实验信号进行分析,对比结果表明所提算法可在更短的时间内获得精度更高的结果.  相似文献