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《内蒙古科技与经济》2016,(23)
轧机齿轮箱故障直接影响着轧线的生产,对轧机齿轮箱进行状态管理是现代冶金设备管理的发展方向。扎机齿轮减速箱一旦发生故障,其振动信号表现出强烈的非平稳性,表现为复杂的调制现象,因强烈的噪声干扰,给故障特征提取带来了困难。通过基于经验模态分解与能量算子解调相结合的方法对轧机齿轮箱振动信号进行了分析,该方法能有效的对轧机齿轮箱进行故障诊断。 相似文献
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《内蒙古科技与经济》2019,(21)
针对掘锚机齿轮箱故障信号具有非平稳、振动模式复杂的特点,传统方法难以进行诊断的问题,提出一种基于EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)与多通路一维CNN(Convolutional Neural Networks, CNN)的掘锚机齿轮箱故障诊断方法。首先对齿轮箱振动信号进行EEMD分解得到内禀模式函数(Intrinsic mode function,IMF);然后利用多通路1DCNN自适应提取每个分量的特征,并将提取的特征通过一个全连接层进行拼接;最后通过分类器进行分类识别,实现齿轮箱的自动诊断。实验证明,所提方法具有较高准确率,具有一定的实用性。 相似文献
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《内蒙古科技与经济》2016,(21)
针对齿轮箱早期故障振动信号非平稳、强噪声,故障频率难提取的问题,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和包络解调的齿轮箱故障诊断方法,为齿轮箱状态监测提供依据。 相似文献
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介绍了齿轮箱故障的特点、倒频谱分析的基本原理以及倒频谱分析在齿轮箱故障诊断中的应用.首先,用传统的傅立叶交换法对故障信号进行分析,结果无法有效地提取故障特征;其次,对故障信号进行倒频谱分析,发现能很好地捕获故障信息.实验证明:倒频谱分析在齿轮故障诊断中具有无比的优越性. 相似文献
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对齿轮箱机械振动信号调制进行了详细分析研究,并分别对调幅、调频及调幅调频作了综合分析,从理论上推导了齿轮箱机械振动信号调制产生边频带原因及其特征,并结合振动信号频率细化谱分析技术对齿轮箱故障进行了诊断。 相似文献
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对于振动故障特征的分析研究的方法已经很成熟,通过研究特定形状的轴心轨迹可以判断出不同的故障类型。信号采集是其中重要的一环,准确实时的信号采集系统为后续的故障状态诊断提供了可靠的数据来源。本文采用德国申克公司的IN-085系列非接触式电涡流位移传感器拾取振动信号,P-84系列光电传感器拾取键相信号,USB2850采集卡搭建振动信号采集系统,通过分组采集方式实现多通道信号的同步采集,为后续信号处理提供稳定实时的信号数据。 相似文献
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本文首先分析了旋转机械状态监测的目的。其次对旋转机械的振动量及测量振动的传感器分类进行了讨论,并对加速度传感器的优点进行了分析。最后对振动信号的分类以及振动信号的时频域信号进行了分析,所得结论对旋转机械的故障诊断具有重要意义。 相似文献
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变速箱是机械设备的重要组成部分。由于机械设备的特殊运行条件和运行环境使得变速箱中齿轮副、轴、轴承等常发生故障。因而随着科学技术的发展,对变速箱实施故障诊断,显得尤为重要。而故障诊断的前提是对于故障特征信号的提取。近年来,模糊故障诊断技术在故障诊断和特征提取方面的应用也越来越多。利用故障模糊诊断技术,通过对齿轮在运转时产生的振动信号进行特性分析,来诊断齿轮系统的故障。 相似文献
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《内蒙古科技与经济》2017,(9)
针对滚动轴承信号的不规则特性及振动信号表现出强非平稳性给滚动轴承故障特征提取带来困难的问题,提出VMD变分模态分解与对称差分能量算子解调的滚动轴承故障诊断方法。仿真实验结果表明所提方法能够有效地对滚动轴承进行故障诊断。 相似文献
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针对采煤机工作环境恶劣、工况复杂致使其驱动侧滚动轴承振动信号复杂,非线性成分及噪声干扰剧烈的问题,引入了形态平均滤波的方法对信号进行降噪,并提出了基于形态平均滤波、EEMD分解和希尔伯特解调相结合的采煤机滚动轴承故障诊断方法。 相似文献
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本文介绍了齿轮振动信号的时域分析与频域分析的理论基础。针对齿轮常见故障原因和类型,引出了齿轮故障诊断的常用方法,并选用经典的振动分析法,利用MATLAB信号分析功能,对齿轮故障信号的时域和频域分析进行了详尽的阐述。本文对齿轮故障诊断有一定的指导意义。 相似文献
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由于滚动轴承故障信号的频带难以识别,故传统方法在诊断故障过程中存在故障识别准确率较低等问题,提出基于自适应变分模态分解(AAVMD)的滚动轴承故障诊断方法。首先,确定准确的模态数,并利用模态数确定方法获取最大峭度值;然后,对初始振动信号进行AAVMD分解,得到固定数量的本征模态分解量(IMF);再利用共振技术选取具有丰富故障信息的IMF分量;最后,处理所选取IMF分量的带通滤波,并对其进行包络解调分析,通过上述步骤获取故障特征频率,完成滚动轴承故障诊断。实验结果表明,所提方法能够有效提高故障识别准确率,且具有较强的实用性。 相似文献
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通过对变压器器身的振动信号进行实时监测,并利用小波分析方法对信号进行处理,提出信号的特征向量,与正常状态下的向量相比较,实现变压器的在线故障诊断。 相似文献