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基于自适应STFT的货车滚动轴承故障诊断
被引量:
13
1
作者
丁夏完
刘葆
+3 位作者
刘金朝
王成国
Riemenscheider S D
胡晓依
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第6期24-27,共4页
带故障的铁路货车滚动轴承振动信号表现为低频平稳信号与高频的周期性冲击信号的叠加。采用以三阶B样条函数作为窗函数的自适应短时傅立叶变换(STFT)对货车滚动轴承振动信号进行时频分析和故障信息提取。与传统的固定带宽的STFT相比,自...
带故障的铁路货车滚动轴承振动信号表现为低频平稳信号与高频的周期性冲击信号的叠加。采用以三阶B样条函数作为窗函数的自适应短时傅立叶变换(STFT)对货车滚动轴承振动信号进行时频分析和故障信息提取。与传统的固定带宽的STFT相比,自适应STFT在不同频段自适应选取窗长,大大提高了振动信号的时频分辨率。应用该方法对197726型货车滚动轴承在内圈剥离、外圈剥离两种故障状态下的振动信号做了分析,求得故障频率分别为61.32 Hz和46.36 Hz,与内外圈的理论故障频率相符,可以有效地诊断出铁路货车滚动轴承内外圈故障。
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关键词
货车滚动轴承
故障诊断
自适应STFT
时频分析
共振解调
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职称材料
基于DTFT的共振解调技术及其在滚动轴承故障诊断中的应用
被引量:
4
2
作者
丁夏完
刘金朝
王成国
《中央民族大学学报(自然科学版)》
2005年第4期328-331,共4页
把离散时间傅立叶变换用于共振解调技术中共振解调信号的谱分析,利用信号的离散时间傅立叶变换可以得到任意高频率分辨率的谱线图,而不受采样点数的限制.对滚动轴承在外圈剥离、内圈剥离两种故障状态下的振动信号的分析表明,与基于FFT...
把离散时间傅立叶变换用于共振解调技术中共振解调信号的谱分析,利用信号的离散时间傅立叶变换可以得到任意高频率分辨率的谱线图,而不受采样点数的限制.对滚动轴承在外圈剥离、内圈剥离两种故障状态下的振动信号的分析表明,与基于FFT的共振解调技术相比,这种方法可以更有效、更准确地诊断出滚动轴承的故障部位.
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关键词
滚动轴承
故障诊断
共振解调
DTFT
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职称材料
基于EMD和自适应STFT的货车滚动轴承故障诊断
被引量:
2
3
作者
丁夏完
刘金朝
王成国
《中央民族大学学报(自然科学版)》
2006年第3期253-258,270,共7页
提出了一种结合经验模态分解(EMD)和自适应短时傅里叶变换(STFT)的铁路货车滚动轴承故障诊断方法.该方法应用EMD方法把滚动轴承振动信号分解成有限个平稳的内蕴模型函数(IMF);根据滚动轴承故障信号的分布特征,应用以三阶B样条函数作为...
提出了一种结合经验模态分解(EMD)和自适应短时傅里叶变换(STFT)的铁路货车滚动轴承故障诊断方法.该方法应用EMD方法把滚动轴承振动信号分解成有限个平稳的内蕴模型函数(IMF);根据滚动轴承故障信号的分布特征,应用以三阶B样条函数作为窗函数、在不同频段自适应选取窗长的自适应STFT对第一个IMF分量进行时频分析和故障信息提取.本文还对197726型货车滚动轴承在外圈剥离、内圈剥离两种故障状态下的振动信号做了分析,结果表明,该方法可以有效地在时频域上获取故障信息,为铁路货车滚动轴承故展诊断提供了一种新的方法.
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关键词
滚动轴承
故障诊断
EMD
自适应STFT
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职称材料
利用SVM和相关山形聚类分析识别滚动轴承状态
4
作者
丁夏完
刘金朝
+1 位作者
王成国
丁福焰
《轴承》
北大核心
2006年第6期29-32,共4页
状态识别是机械设备故障诊断的关键环节。提出了一种结合支持向量机、主成分分析及相关山形聚类分析的滚动轴承状态识别方法。首先利用支持向量机对轴承特征参数进行分类,辨别是否异常;再利用主成分分析得到独立的、包含原参数主要信息...
状态识别是机械设备故障诊断的关键环节。提出了一种结合支持向量机、主成分分析及相关山形聚类分析的滚动轴承状态识别方法。首先利用支持向量机对轴承特征参数进行分类,辨别是否异常;再利用主成分分析得到独立的、包含原参数主要信息的主成分;最后对这些主成分作聚类分析,达到诊断故障部位的目的。实例分析的结果表明,该方法可以有效地识别轴承状态,正确率达到96%。
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关键词
滚动轴承
故障
诊断
状态识别
支持向量机
主成分分析
相关山形聚类分析
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职称材料
自适应共振解调法及其在滚动轴承故障诊断中的应用
被引量:
25
5
作者
刘金朝
丁夏完
王成国
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2007年第1期38-41,共4页
与AR模型、小波变换等故障诊断方法相比较,工程人员更多的是采用共振解调法对滚动轴承故障进行诊断,但诊断成功与否很大程度上依赖于滤波器中心频率及其带宽的选择。这里提出的诊断滚动轴承故障的自适应共振解调法避免了带通滤波器难以...
与AR模型、小波变换等故障诊断方法相比较,工程人员更多的是采用共振解调法对滚动轴承故障进行诊断,但诊断成功与否很大程度上依赖于滤波器中心频率及其带宽的选择。这里提出的诊断滚动轴承故障的自适应共振解调法避免了带通滤波器难以选择的困难。其核心思想是:不采用滤波的方式而是通过先对时间信号进行时频变换,然后从时频能量谱中自动提取时间能量信号的方式来达到将由于冲击引起的共振高频信号和高能量的低频信号分离。此外,给出了一个统一的框架从时频能量谱中自动提取类似于时间边缘的时间能量信号,即Lp范数准则。数值实验结果表明,自适应共振解调法能有效地诊断滚动轴承的外圈故障、内圈故障、滚动体故障,而且比传统的共振解调法的性能更优。
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关键词
自适应共振解调法
时频分析
L^p范数
细化傅里叶技术
滚动轴承
故障诊断
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职称材料
题名
基于自适应STFT的货车滚动轴承故障诊断
被引量:
13
1
作者
丁夏完
刘葆
刘金朝
王成国
Riemenscheider S D
胡晓依
机构
中央民族大学数学与计算机科学学院
西弗吉尼亚大学理学院
铁道科学研究院研发中心
铁道科学研究院机车车辆研究所
出处
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第6期24-27,共4页
基金
铁道科学研究院铁道科学技术研究发展中心资助项目(2004YF5)
文摘
带故障的铁路货车滚动轴承振动信号表现为低频平稳信号与高频的周期性冲击信号的叠加。采用以三阶B样条函数作为窗函数的自适应短时傅立叶变换(STFT)对货车滚动轴承振动信号进行时频分析和故障信息提取。与传统的固定带宽的STFT相比,自适应STFT在不同频段自适应选取窗长,大大提高了振动信号的时频分辨率。应用该方法对197726型货车滚动轴承在内圈剥离、外圈剥离两种故障状态下的振动信号做了分析,求得故障频率分别为61.32 Hz和46.36 Hz,与内外圈的理论故障频率相符,可以有效地诊断出铁路货车滚动轴承内外圈故障。
关键词
货车滚动轴承
故障诊断
自适应STFT
时频分析
共振解调
Keywords
Freight car rolling element bearing
Fault diagnosis
Adaptive short-time Fourier transform
Timefrequency analysis
Demodulated resonance
分类号
U279.34 [机械工程—车辆工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于DTFT的共振解调技术及其在滚动轴承故障诊断中的应用
被引量:
4
2
作者
丁夏完
刘金朝
王成国
机构
中央民族大学数学与计算机科学学院
中国铁道科学研究院研发中心
出处
《中央民族大学学报(自然科学版)》
2005年第4期328-331,共4页
基金
铁道科学研究院研发中心基金(2004YF5)资助
文摘
把离散时间傅立叶变换用于共振解调技术中共振解调信号的谱分析,利用信号的离散时间傅立叶变换可以得到任意高频率分辨率的谱线图,而不受采样点数的限制.对滚动轴承在外圈剥离、内圈剥离两种故障状态下的振动信号的分析表明,与基于FFT的共振解调技术相比,这种方法可以更有效、更准确地诊断出滚动轴承的故障部位.
关键词
滚动轴承
故障诊断
共振解调
DTFT
Keywords
rolling element bearings
fault diagnosis
demodulated resonance
discrete time Fouriertransform
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
基于EMD和自适应STFT的货车滚动轴承故障诊断
被引量:
2
3
作者
丁夏完
刘金朝
王成国
机构
中央民族大学数学与计算机科学学院
中国铁道科学研究院研发中心
出处
《中央民族大学学报(自然科学版)》
2006年第3期253-258,270,共7页
基金
铁道科学研究院研发中心基金(2004YF5)资助
文摘
提出了一种结合经验模态分解(EMD)和自适应短时傅里叶变换(STFT)的铁路货车滚动轴承故障诊断方法.该方法应用EMD方法把滚动轴承振动信号分解成有限个平稳的内蕴模型函数(IMF);根据滚动轴承故障信号的分布特征,应用以三阶B样条函数作为窗函数、在不同频段自适应选取窗长的自适应STFT对第一个IMF分量进行时频分析和故障信息提取.本文还对197726型货车滚动轴承在外圈剥离、内圈剥离两种故障状态下的振动信号做了分析,结果表明,该方法可以有效地在时频域上获取故障信息,为铁路货车滚动轴承故展诊断提供了一种新的方法.
关键词
滚动轴承
故障诊断
EMD
自适应STFT
Keywords
rolling element bearings
fault diagnosis
Empirical Mode Decomposition(EMD)
adaptive short-time Fourier transform
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
利用SVM和相关山形聚类分析识别滚动轴承状态
4
作者
丁夏完
刘金朝
王成国
丁福焰
机构
中央民族大学数学与计算机科学学院
中国铁道科学研究院
出处
《轴承》
北大核心
2006年第6期29-32,共4页
基金
铁道科学研究院研发中心基金(2004YF5)资助
文摘
状态识别是机械设备故障诊断的关键环节。提出了一种结合支持向量机、主成分分析及相关山形聚类分析的滚动轴承状态识别方法。首先利用支持向量机对轴承特征参数进行分类,辨别是否异常;再利用主成分分析得到独立的、包含原参数主要信息的主成分;最后对这些主成分作聚类分析,达到诊断故障部位的目的。实例分析的结果表明,该方法可以有效地识别轴承状态,正确率达到96%。
关键词
滚动轴承
故障
诊断
状态识别
支持向量机
主成分分析
相关山形聚类分析
Keywords
rolling bearing
ststus identificstion
support vector machine
principal components analysis
relational mountain clustering method
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
O242 [理学—计算数学]
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职称材料
题名
自适应共振解调法及其在滚动轴承故障诊断中的应用
被引量:
25
5
作者
刘金朝
丁夏完
王成国
机构
铁道科学研究院研发中心
中央民族大学数学与计算机科学学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2007年第1期38-41,共4页
基金
铁道科学研究院基金项目(2004YF5)资助
文摘
与AR模型、小波变换等故障诊断方法相比较,工程人员更多的是采用共振解调法对滚动轴承故障进行诊断,但诊断成功与否很大程度上依赖于滤波器中心频率及其带宽的选择。这里提出的诊断滚动轴承故障的自适应共振解调法避免了带通滤波器难以选择的困难。其核心思想是:不采用滤波的方式而是通过先对时间信号进行时频变换,然后从时频能量谱中自动提取时间能量信号的方式来达到将由于冲击引起的共振高频信号和高能量的低频信号分离。此外,给出了一个统一的框架从时频能量谱中自动提取类似于时间边缘的时间能量信号,即Lp范数准则。数值实验结果表明,自适应共振解调法能有效地诊断滚动轴承的外圈故障、内圈故障、滚动体故障,而且比传统的共振解调法的性能更优。
关键词
自适应共振解调法
时频分析
L^p范数
细化傅里叶技术
滚动轴承
故障诊断
Keywords
adaptive resonance demodulation,time-frequency analysis,L^p norm,refined Fourier technique,freight car rolling bearings,fault diagnosis
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应STFT的货车滚动轴承故障诊断
丁夏完
刘葆
刘金朝
王成国
Riemenscheider S D
胡晓依
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
13
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职称材料
2
基于DTFT的共振解调技术及其在滚动轴承故障诊断中的应用
丁夏完
刘金朝
王成国
《中央民族大学学报(自然科学版)》
2005
4
下载PDF
职称材料
3
基于EMD和自适应STFT的货车滚动轴承故障诊断
丁夏完
刘金朝
王成国
《中央民族大学学报(自然科学版)》
2006
2
下载PDF
职称材料
4
利用SVM和相关山形聚类分析识别滚动轴承状态
丁夏完
刘金朝
王成国
丁福焰
《轴承》
北大核心
2006
0
下载PDF
职称材料
5
自适应共振解调法及其在滚动轴承故障诊断中的应用
刘金朝
丁夏完
王成国
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2007
25
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职称材料
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