基于频谱幅度调制的矿用刮板输送机轴承故障诊断方法

时频分析方法将一维时域信号扩展到二维时频域来揭示信号中频率分量的时间演化,被广泛用于矿用刮板输送机轴承故障诊断。然而,在缺陷发生时产生的冲击会在不同的频率范围内激励,因此应对多个频带的信号进行滤波以完全提取缺陷信号。此外,由于环境中的干扰,故障信息通常会被掩盖。针对上述问题,提出了一种基于频谱幅度调制的矿用刮板输送机轴承故障诊断方法。频谱幅度调制可分离不同能量水平的频率分量,选择适当的权重来突出故障特征频率,从而增强时频表达中故障信息的可读性;利用Rényi熵来评估时频表达中的有价值信息,以便自适应地选择最佳权重。轴承外圈和内圈故障的仿真和实验结果表明,该方法能够有效增强时频表达中故障特征频率的可读性,提高故障诊断精度。

基于WATVFEMD-SAM的轴承声信号故障诊断

滚动轴承声信号与振动信号相比其信噪比更低,此外还会受到强脉冲噪声的影响。频谱幅度调制(SAM)是一种新的故障特征提取方法,该方法能够有效识别脉冲噪声并对信号进行非线性滤波。然而尽管其可抑制脉冲噪声,但依然会受到其他背景噪声的干扰导致其滤波效果受到影响。针对上述问题,提出一种加权平均时变滤波经验模态分解WATVFEMD及SAM的滚动轴承声信号特征提取方法。首先对声信号进行TVFEMD分解;其次,提出了一种强调敏感分量的新型指标,利用该指标对各个IMFs加权并重构为WATVFEMD信号;最后,对重构信号进行SAM并提取故障特征频率。仿真研究及实验表明,相比常用的快速谱峭度方法,所提出的WATVFEMD-SAM能够更加有效地提取声信号故障特征频率,该方法的有效性得以验证。

HDSL2与G.Lite及其他

文章介绍了数字用户线技术的新成员———HDSL2和简化的无分离器ADSL———G.LiteADSL的原理、特点与应用场合,并对几种不同的xDSL作了解释。