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基于迭代广义解调算法的变转速滚动轴承复合故障特征的提取 被引量:6
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作者 赵德尊 李建勇 +1 位作者 程卫东 温伟刚 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期177-183,190,共8页
变转速工作模式使得本来就互相干扰、彼此联系的滚动轴承复合故障特征的提取更加困难。为此提出了基于迭代广义解调算法的变转速滚动轴承复合故障特征提取方法。该方法根据复合故障轴承信号包络时频谱中代表故障特征频率的时频曲线的突... 变转速工作模式使得本来就互相干扰、彼此联系的滚动轴承复合故障特征的提取更加困难。为此提出了基于迭代广义解调算法的变转速滚动轴承复合故障特征提取方法。该方法根据复合故障轴承信号包络时频谱中代表故障特征频率的时频曲线的突出性,结合迭代广义解调算法可以将特定时频曲线转换成平行于时间轴的直线这一特点,直接对滚动轴承振动信号中的特定成分进行分析和提取。整个算法由以下四部分组成:对同步测取的故障轴承转速脉冲信号进行处理得到转频曲线,根据转频曲线以及目标轴承的故障特征系数确定迭代广义解调算法需要的相位函数;其次,对故障轴承信号进行包络分析获取包络信号;根据计算的相位函数对故障轴承包络信号进行迭代广义解调;对解调信号进行频谱分析,通过分析频谱中独立峰的位置对滚动轴承的健康状况进行判断。仿真与实验结果表明,该算法可以消除转速变化对滚动轴承复合故障特征的影响,有效实现复合故障特征的识别和提取。 展开更多
关键词 滚动轴承 复合故障特征提取 变转速 迭代广义解调算法
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基于复合特征量和S_Kohonen神经网络的逆变器故障诊断方法 被引量:1
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作者 袁国森 李雍 《科技创新与应用》 2016年第13期32-33,共2页
针对三相PWM逆变器故障诊断的电流特性,以故障相电流作为故障信息,引入以电流平均值作为特征量的复合故障特征,并结合S_Kohonen神经网络的强大非线性分类能力,提出了一种基于S_Kohonen神经网络对三相PWM逆变器的故障诊断方法。仿真结果... 针对三相PWM逆变器故障诊断的电流特性,以故障相电流作为故障信息,引入以电流平均值作为特征量的复合故障特征,并结合S_Kohonen神经网络的强大非线性分类能力,提出了一种基于S_Kohonen神经网络对三相PWM逆变器的故障诊断方法。仿真结果表明,该方法对三相PWM逆变器故障精确的定位和识别,并且具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 PWM三相逆变器 故障诊断 复合故障特征 S_Kohonen神经网络
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A fault feature extraction method of gearbox based on compound dictionary noise reduction and optimized Fourier decomposition 被引量:1
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作者 Mao Yifan Xu Feiyun 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2021年第1期22-32,共11页
Aimed at the problem that Fourier decomposition method(FDM)is sensitive to noise and existing mode mixing cannot accurately extract gearbox fault features,a gear fault feature extraction method combining compound dict... Aimed at the problem that Fourier decomposition method(FDM)is sensitive to noise and existing mode mixing cannot accurately extract gearbox fault features,a gear fault feature extraction method combining compound dictionary noise reduction and optimized FDM(OFDM)is proposed.Firstly,the characteristics of the gear signals are used to construct a compound dictionary,and the orthogonal matching pursuit algorithm(OMP)is combined to reduce the noise of the vibration signal.Secondly,in order to overcome the mode mixing phenomenon occuring during the decomposition of FDM,a method of frequency band division based on the extremum of the spectrum is proposed to optimize the decomposition quality.Then,the OFDM is used to decompose the signal into several analytic Fourier intrinsic band functions(AFIBFs).Finally,the AFIBF with the largest correlation coefficient is selected for Hilbert envelope spectrum analysis.The fault feature frequencies of the vibration signal can be accurately extracted.The proposed method is validated through analyzing the gearbox fault simulation signal and the real vibration signals collected from an experimental gearbox. 展开更多
关键词 Fourier decomposition compound dictionary mode mixing gearbox fault feature extraction
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