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Rolling Element Bearing Diagnostics by Combination of Envelope Analysis and Wavelet Transform
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作者 Ying Tang, Qiao Sun Mechanical Engineering School, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China Department of Mechanical Engineering, University of Calgary Calgary Alberta T2N 1N4, Canada 《Journal of University of Science and Technology Beijing》 CSCD 2001年第1期69-74,共6页
Rolling element-bearing diagnostics has been studied over the last thirty years, and envelope analysis is widely recognized as being the best approach for detection and diagnosis of rolling element bearing incipient f... Rolling element-bearing diagnostics has been studied over the last thirty years, and envelope analysis is widely recognized as being the best approach for detection and diagnosis of rolling element bearing incipient failure. But one of the on-going difficulties with envelope technique is to determine the best frequency band to envelop. Here, wavelet transform technique is introduced into envelope analysis to solve the problem by capturing bearing defects-sensory scales (i.e. frequency bands). A modulated Gaussian function is chosen to be the analytical wavelet because it coincides well with bearing defect-induced vibration signal patterns. Vibration signals measured from railway bearing tests were studied by the proposed method. Cases of bearings with single and multiple defects on inner and outer race under different testing conditions are presented. Experimental results showed that the proposed method allowed a more accurate local description and separation of transient signal part, which were caused by impacts between defects and the mating surfaces in the bearing. The combination method provides an effective signal detection technique for rolling element-bearing diagnostics. 展开更多
关键词 continuous wavelet transform envelope analysis rolling element bearing DIAGNOSTICS
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DWPT-Based Sub-Band Analysis for FaultDetection of Rolling Element Bearings
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作者 Myeongsu Kang Jong-Myon Kim +2 位作者 Rui Peng Xiaoyang Ma Michael Pecht 《信息工程期刊(中英文版)》 2016年第2期29-35,共7页
To early detect symptoms of defective rolling element bearings, this paper introduces discrete wavelet packet transform (DWPT)-based sub-band analysis. The objective of this analysis is to explore the impacts of mul... To early detect symptoms of defective rolling element bearings, this paper introduces discrete wavelet packet transform (DWPT)-based sub-band analysis. The objective of this analysis is to explore the impacts of multiple sub-band signals by 4-level DWPTusing proper Daubechies mother wavelet on a 2.5-second acoustic emission signal. In particular, the DWPT-based sub-bandanalysis determines the most informative sub-band signal involving intrinsic information about bearing defects among theaforementioned multiple sub-band signals based on the ratio of spectral magnitudes at harmonics of the bearing's characteristicfrequency to those around the harmonics. This paper also verifies the efficacy of the DWPT-based sub-band analysis for seededbearing defects (i.e., a crack on the inner race, the outer race, or a roller). 展开更多
关键词 Discrete wavelet PACKET Transform envelope analysis FAULT Detection rolling Element bearings
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基于MOBWO-MCKD的风机滚动轴承故障特征提取方法 被引量:1
3
作者 霍忠堂 高建松 张丁丁 《机电工程》 北大核心 2024年第1期123-129,共7页
针对风力发电机轴承振动信号受强背景噪声及其他设备激励源影响,导致早期微弱故障特征不易提取这一问题,提出了一种基于多目标白鲸优化算法(MOBWO)优化的最大相关峰度反卷积(MCKD)风力发电机轴承故障特征提取方法。首先,采用MOBWO强大... 针对风力发电机轴承振动信号受强背景噪声及其他设备激励源影响,导致早期微弱故障特征不易提取这一问题,提出了一种基于多目标白鲸优化算法(MOBWO)优化的最大相关峰度反卷积(MCKD)风力发电机轴承故障特征提取方法。首先,采用MOBWO强大的全局及局部搜索能力优化了MCKD关键参数,获取了最佳参数组合;其次,利用优化后的MCKD对原始信号进行了解卷积运算,消除了背景噪声及其他设备激励源的影响,突出了轴承周期性脉冲信号;然后对解卷积信号进行了包络谱分析,提取了轴承故障特征频率,并将其与理论计算故障特征频率值进行了诊断结果对比;最后,采用实际工程中采集到的风力发电机轴承内圈和外圈的故障数据,对MOBWO-MCKD方法的有效性进行了试验验证。研究结果表明:基于MOBWO-MCKD的故障特征提取方法能够有效地消除背景噪声及其他设备激励源的干扰;由内圈信号包络谱可得到的内圈故障频率为f IR=125.87 Hz、2f IR=251.74 Hz;由外圈信号包络谱可得到的外圈故障频率为f OR=84.47 Hz、2f OR=168.94 Hz、3f OR=253.41 Hz。该特征提取方法可以为实际工程风力发电机轴承早期微弱故障特征提取研究提供一定的参考。 展开更多
关键词 风机轴承 多目标白鲸优化算法 最大相关峰度反卷积 滚动轴承内圈 轴承外圈 包络分析
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基于改进特征模态分解和谱峭度的滚动轴承故障诊断
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作者 张磊 陈学军 +2 位作者 马霖 刘烽 杨康 《贵州大学学报(自然科学版)》 2024年第5期32-40,94,共10页
考虑到滚动轴承的故障信号通常表现出非平稳、容易受到干扰而无法被有效诊断的特点,提出一种改进特征模态分解(feature mode decomposition,FMD)和谱峭度(spectral kurtosis,SK)的滚动轴承故障特征提取方法。首先,对FMD的滤波特性进行研... 考虑到滚动轴承的故障信号通常表现出非平稳、容易受到干扰而无法被有效诊断的特点,提出一种改进特征模态分解(feature mode decomposition,FMD)和谱峭度(spectral kurtosis,SK)的滚动轴承故障特征提取方法。首先,对FMD的滤波特性进行研究,合理选择其两个重要输入参数;其次,采用FMD对滚动轴承故障信号进行处理,得到多个模态分量的分解结果,并通过计算各模态分量与原始信号的灰色关联度及互信息来选择最佳模态分量;最后,通过谱峭度对最佳模态分量进行带通滤波来凸显信号中的周期性冲击成分,从而有效实现故障特征频率的提取。通过分析仿真信号和实验数据的结果,发现提出方法可以有效提取故障信号特征频率的包络谱峰值和倍频谐波部分,且相比于其他方法,谱线特征更加明显,说明使用该方法对滚动轴承出现的故障进行诊断是可行的。 展开更多
关键词 特征模态分解 谱峭度 灰色关联分析 滚动轴承 故障诊断
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基于SFLA优化变分模态提取的滚动轴承故障诊断
5
作者 张怀彬 陈志刚 +1 位作者 杨远鹏 王衍学 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期132-139,173,共9页
为解决变分模态提取(variational mode extraction, VME)在分解轴承故障信号过程中近似中心频率和惩罚因子的选择过于依赖专家经验的问题,提出混合蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm, SFLA)与VME相结合的滚动轴承故障诊断方法... 为解决变分模态提取(variational mode extraction, VME)在分解轴承故障信号过程中近似中心频率和惩罚因子的选择过于依赖专家经验的问题,提出混合蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm, SFLA)与VME相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,为解决单一指标作为目标函数提取特征时信息不全面的问题,结合信息熵(information entropy, IE)、包络谱峭度和相关系数建立新的参数优化指标—KIC;然后,将KIC的极小值作为SFLA的目标函数自适应地选取VME期望模态的中心频率和惩罚因子;最后,通过包络解调分析期望模态进行故障诊断。仿真信号与轴承试验台相关数据集的分析结果表明,所提出的SFLA-VME方法能够准确地提取出期望模态并诊断轴承故障。 展开更多
关键词 滚动轴承 变分模态提取 混合蛙跳算法 包络谱峭度 信息熵
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基于MODWPT平方包络峭度谱的轴承声信号故障诊断方法
6
作者 李方烜 《铁道机车车辆》 北大核心 2024年第1期16-23,共8页
针对噪声干扰条件下的轴承声信号故障诊断问题,可以通过基于最大重叠离散小波包变换(MODWPT)的平方包络峭度谱法对轴承进行故障诊断。该方法首先对原始非平稳信号用MODWPT分解为若干个子频带分量之和,再对各子频带分量做平方包络峭度谱... 针对噪声干扰条件下的轴承声信号故障诊断问题,可以通过基于最大重叠离散小波包变换(MODWPT)的平方包络峭度谱法对轴承进行故障诊断。该方法首先对原始非平稳信号用MODWPT分解为若干个子频带分量之和,再对各子频带分量做平方包络峭度谱,快速定位原始非平稳信号当中冲击成分显著的频带范围,最后对目标频带做带通滤波并进行包络解调可得到故障诊断结果。通过实测轴承声信号数据验证,该方法可以有效地对轴承进行故障诊断。 展开更多
关键词 轴承 非平稳信号 最大重叠离散小波包变换 平方包络 峭度谱 故障诊断
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基于多算法融合的滚动轴承早期微弱故障诊断
7
作者 秦阳 卢岩(指导) 《上海电机学院学报》 2024年第2期77-82,共6页
针对滚动轴承故障初期故障信号微弱,故障特征难以识别问题,提出了一种基于多算法融合的滚动轴承早期微弱故障诊断的方法。首先,利用多小波自适应阈值法对轴承故障信号进行降噪处理;其次,利用快速谱峭度对消噪后的信号提取谱峭度最大的... 针对滚动轴承故障初期故障信号微弱,故障特征难以识别问题,提出了一种基于多算法融合的滚动轴承早期微弱故障诊断的方法。首先,利用多小波自适应阈值法对轴承故障信号进行降噪处理;其次,利用快速谱峭度对消噪后的信号提取谱峭度最大的轴承冲击信号;接着,对剩余信号进行集合经验模态分解(EEMD)并基于峭度准则筛选前3个峭度最大的本征模态分量(IMF)同轴承冲击信号进行信号叠加,得到重构信号。最后,对重构信号进行快速谱相关,增强周期性成分,实现轴承早期微弱故障诊断。仿真实验表明:多算法融合的滚动轴承早期微弱故障诊断的方法可有效消弱噪声成分的干扰,增强微弱故障特征,实现滚动轴承早期微弱故障诊断。 展开更多
关键词 滚动轴承 多小波 快速谱峭度 快速谱相关 特征提取
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基于小波包分解-峭度值指标-希尔伯特包络解调融合方法处理声发射信号的滚动轴承故障诊断 被引量:9
8
作者 沙云东 陈兴武 +2 位作者 栾孝驰 赵宇 李壮 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第21期9315-9323,共9页
为实现对航空发动机主轴承进行故障诊断,以复杂传递路径下声发射信号的波形分析为基础,提出一种基于小波包分解(wavelet packet decomposition, WPD)、峭度值指标(kurtosis index, KI)以及希尔伯特包络解调(Hilbert envelope demodulati... 为实现对航空发动机主轴承进行故障诊断,以复杂传递路径下声发射信号的波形分析为基础,提出一种基于小波包分解(wavelet packet decomposition, WPD)、峭度值指标(kurtosis index, KI)以及希尔伯特包络解调(Hilbert envelope demodulation, HED)相结合的滚动轴承故障特征信息提取方法。采用WPD方法对滚动轴承声发射信号分解获得节点分量,基于KI对节点分量排序筛选进行信号重构,进而对重构信号进行HED分析,提取出轴承故障特征频率用于对比诊断。开展简单以及复杂传递路径下滚动轴承故障模拟试验,采用建立的方法分别针对滚动轴承外圈、内圈典型故障试验数据进行分析和诊断。结果表明:该方法可有效提取滚动轴承故障特征频率及其倍频,且针对复杂传递路径下处于工作状态的滚动轴承,仍可实现精准的特征信息提取和有效的故障诊断。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 声发射信号 小波包分解(WPD) 峭度值指标(KI) 希尔伯特包络解调(HED)
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一种采煤机截割部滚动轴承故障诊断方法 被引量:5
9
作者 焦玉冰 李杰 +2 位作者 马喜宏 郭肖亭 冯凯强 《计算机测量与控制》 2023年第5期73-79,共7页
针对采煤机截割部滚筒轴承结构复杂极易损坏,且单凭借人为经验难以对故障进行定位判别的问题,提出了一种基于入人工蚁群-模拟退火算法的自适应时变滤波经验模态分解方法,去掉了原始振动信号中的低频干扰,画信号快速峭度图以峭度最大处... 针对采煤机截割部滚筒轴承结构复杂极易损坏,且单凭借人为经验难以对故障进行定位判别的问题,提出了一种基于入人工蚁群-模拟退火算法的自适应时变滤波经验模态分解方法,去掉了原始振动信号中的低频干扰,画信号快速峭度图以峭度最大处对应的中心频率和带宽来设定带通滤波器参数,以进一步突出信号的高频特征,对经过处理后的信号平方包络后画包络谱图,将计算所得理论故障频率和包络谱图最大幅值处所对应的频率对比,从而对故障类型进行判别;通过采煤机试验表明所提方法能够适用于采煤机实际工程应用,可以有效消除信号中低频干扰部分,提高振动信号的峭度特征,并在不同转速和不同故障尺寸的条件下下分别达到100%和88.9%的故障判别率。 展开更多
关键词 采煤机 故障诊断 滚动轴承 时变滤波经验模态分解 谱峭度 振动信号分析
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基于自适应变分模态分解和调制信号双谱的滚动轴承故障诊断方法 被引量:5
10
作者 田少宁 甄冬 +2 位作者 李海洋 冯国金 谷丰收 《轴承》 北大核心 2023年第2期39-45,53,共8页
针对滚动轴承振动信号的强非线性和非平稳特征,提出了一种基于自适应变分模态分解和调制信号双谱分析(AVMD-MSB)的故障诊断方法来提取滚动轴承故障特征。首先,利用AVMD自适应地选择VMD参数K和α并将振动信号分解为一系列本征模态函数(IM... 针对滚动轴承振动信号的强非线性和非平稳特征,提出了一种基于自适应变分模态分解和调制信号双谱分析(AVMD-MSB)的故障诊断方法来提取滚动轴承故障特征。首先,利用AVMD自适应地选择VMD参数K和α并将振动信号分解为一系列本征模态函数(IMF),减少了基于经验或信号先验知识对VMD参数选择不当而造成的误差;然后,依据相关峭度指数对所有IMF分量进行加权重构,避免意外遗漏包含重要故障信息的IMF分量;最后,应用MSB进一步抑制信号中的残余噪声和干扰成分,以增强周期性故障脉冲,准确提取轴承故障特征。2组不同类型轴承的试验结果表明,AVMD-MSB的特征频率增强系数远高于AVMD-Envelope和常规VMD-MSB,在滚动轴承故障诊断方面具有更高的灵敏度和更强的鲁棒性。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 变分模态分解 谱分析 调制 峭度
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基于品质可调小波去噪的低速滚动轴承故障诊断 被引量:1
11
作者 何陈程 王文波 喻敏 《计算机测量与控制》 2023年第4期16-23,共8页
针对低速运行滚动轴承故障特征易被噪声湮没的问题,提出了一种基于可调品质因子小波分解的分层自适应阈值去噪方法,并将该方法与包络谱分析相结合,对低速轴承进行故障分析与诊断;首先,将采集到的轴承振动信号进行TQWT分解,得到分解后的... 针对低速运行滚动轴承故障特征易被噪声湮没的问题,提出了一种基于可调品质因子小波分解的分层自适应阈值去噪方法,并将该方法与包络谱分析相结合,对低速轴承进行故障分析与诊断;首先,将采集到的轴承振动信号进行TQWT分解,得到分解后的各层小波系数;然后,利用Sigmoid函数构造分层自适应阈值函数,并利用该阈值函数对TQWT的高频系数进行阈值去噪处理;最后,结合去噪后的高频小波系数和低频小波系数对信号进行重构,得到去噪后的轴承振动信号;通过仿真故障信号,模拟故障实验信号和实测故障信号分别进行了去噪实验分析;实验结果表明,经典的软阈值函数和硬阈值函数相比,该方法能获得更好的去噪效果,在降低噪声干扰的同时,有效保留了轴承的故障特征信息,去噪后信号的包络谱,可以清晰地呈现故障的频谱特征,并观察到故障特征的多倍频峰值,且峰值附近干扰很少,有效提高了轴承早期故障的诊断精度;在仿真信号实验中,与软阈值、硬阈值函数相比,该方法去噪后,具有更高的信噪比(SNR)和更低的均方根误差(RMSE),与硬阈值函数相比,此方法的SNR平均增加了4.1491,RMSE平均下降了0.1329;与软阈值函数相比,该方法的SNR平均增加了5.1118,RMSE平均下降了0.1505。 展开更多
关键词 品质可调小波 小波阈值去噪 自适应阈值函数 低速滚动轴承 包络谱分析
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基于振动的机车轴箱轴承故障诊断 被引量:1
12
作者 史鸣 潘长领 许自强 《铁道机车车辆》 北大核心 2023年第5期85-90,共6页
实际工况中,轴承工作的背景环境喧嚣,故障初期,其振动信号相对轻微,因而故障信息不易鉴别。文中从滚动轴承故障机理出发,给出滚动轴承不同部位的故障特征频率计算方法,然后通过峭度值的计算对振动信号进行分析,初步甄别出故障信号;挑选... 实际工况中,轴承工作的背景环境喧嚣,故障初期,其振动信号相对轻微,因而故障信息不易鉴别。文中从滚动轴承故障机理出发,给出滚动轴承不同部位的故障特征频率计算方法,然后通过峭度值的计算对振动信号进行分析,初步甄别出故障信号;挑选出可疑信号通过小波分解重构,消除噪音干扰,并对重构后的信号做Hilbert包络谱分析,对比尖峰值频率、故障特征频率特征,最终实现故障诊断。 展开更多
关键词 滚动轴承 小波分析 峭度值 HILBERT变换
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基于谱峭度的滚动轴承包络分析 被引量:27
13
作者 郭瑜 郑华文 +1 位作者 高艳 吴涛 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期517-521,539,共5页
介绍了一种基于谱峭度和复平移Morlet小波的滚动轴承诊断包络分析法,该方法可根据谱峭度值自适应确定共振解调所用的带通滤波中心频率及带宽,使包络分析得到简化,但存在计算量大的不足。对此提出了一种改进的计算方法,该方法利用相邻不... 介绍了一种基于谱峭度和复平移Morlet小波的滚动轴承诊断包络分析法,该方法可根据谱峭度值自适应确定共振解调所用的带通滤波中心频率及带宽,使包络分析得到简化,但存在计算量大的不足。对此提出了一种改进的计算方法,该方法利用相邻不同级滤波器组中具有交叠频带的滤波器滤波和谱峭度计算结果的相关性,有效减少了实际需要构建的小波带通滤波器数量和相应的带通滤波、包络提取及谱峭度计算,降低了计算量,使该方法更适合于工程应用,仿真和实际测试验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 谱峭度 滚动轴承 包络分析 小波
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一种谱峭度和Morlet小波的滚动轴承微弱故障诊断方法 被引量:55
14
作者 丁康 黄志东 林慧斌 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期128-135,共8页
提出一种基于谱峭度和Morlet小波的滚动轴承微弱故障诊断新方法。该方法利用Morlet小波的滤波特性,基于谱峭度表征的Morlet小波系数最大化原则,采用频带平移及外扩的方法自适应地在全频范围内定位由冲击信号激起的各个共振频带,再利用... 提出一种基于谱峭度和Morlet小波的滚动轴承微弱故障诊断新方法。该方法利用Morlet小波的滤波特性,基于谱峭度表征的Morlet小波系数最大化原则,采用频带平移及外扩的方法自适应地在全频范围内定位由冲击信号激起的各个共振频带,再利用谱峭度和带宽这两个参数有选择地利用一个或若干个共振带进行轴承微弱故障诊断。与原有的谱峭度快速算法相比,该方法能有效避免一个共振带被人为分割为多个频带以及将非共振频带并入共振频带中的现象,从而提高了轴承故障诊断效果。另外,该方法避免了传统方法只利用一个共振带而丢弃其他频带的做法,可以利用找到的不同共振频带的轴承信息进行微弱故障特征增强,以提高微弱故障诊断性能。滚动轴承微弱故障实验证明了新方法的有效性。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 谱峭度 Morlet小波变换
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小波包络分析在滚动轴承诊断中的应用 被引量:45
15
作者 史东锋 鲍明 屈梁生 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第12期1382-1385,共4页
针对传统包络解调分析方法需要人为选定共振频带的缺陷 ,提出了基于高斯函数的小波包络解调分析方法。该方法能将各共振响应频带的调制频率提取出来。进一步采用包络谱熵选择最优尺度来监测滚动轴承缺陷的发生和发展过程。经实例验证 ,... 针对传统包络解调分析方法需要人为选定共振频带的缺陷 ,提出了基于高斯函数的小波包络解调分析方法。该方法能将各共振响应频带的调制频率提取出来。进一步采用包络谱熵选择最优尺度来监测滚动轴承缺陷的发生和发展过程。经实例验证 ,该方法能准确地检测出滚动轴承外圈。 展开更多
关键词 滚动轴承 小波变换 包络解调 故障诊断
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基于小波包能量与峭度谱的滚动轴承故障诊断 被引量:15
16
作者 甄冬 朱继瑞 +2 位作者 张琛 师占群 谷丰收 《机械设计》 CSCD 北大核心 2021年第2期23-28,共6页
针对故障轴承的振动信号中包含冲击成分,导致信号的能量集中的问题,提出了一种基于小波包能量与峭度谱相结合的方法用以提取轴承故障信号特征。首先应用小波包对测量信号进行分解、能量归一化处理和信号重构,然后将重构信号采用峭度谱... 针对故障轴承的振动信号中包含冲击成分,导致信号的能量集中的问题,提出了一种基于小波包能量与峭度谱相结合的方法用以提取轴承故障信号特征。首先应用小波包对测量信号进行分解、能量归一化处理和信号重构,然后将重构信号采用峭度谱确定带通滤波器的最佳中心频率和带宽,最后将滤波信号进行包络解调并提取故障特征频率。分别对仿真信号和试验数据进行研究,能够清晰地得到故障特征频率及其高次谐波,从而验证了所提方法在滚动轴承的故障诊断中的有效性和可行性。 展开更多
关键词 小波包能量谱 峭度谱 包络解调 滚动轴承
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基于形态小波理论和双谱分析的滚动轴承故障诊断 被引量:18
17
作者 林勇 周晓军 +1 位作者 张文斌 杨先勇 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期432-439,共8页
为了探索基于双谱估计流程的对包含高斯和非高斯成分的故障信号进行有效处理的方法,将非线性小波-形态小波引入到振动信号处理中来,并进一步完善形态小波理论,提出形态小波包分解与重构算法.通过形态小波包软阈值降噪实现非高斯信号高... 为了探索基于双谱估计流程的对包含高斯和非高斯成分的故障信号进行有效处理的方法,将非线性小波-形态小波引入到振动信号处理中来,并进一步完善形态小波理论,提出形态小波包分解与重构算法.通过形态小波包软阈值降噪实现非高斯信号高斯化处理,在此基础上,发展了3种形态小波包-双谱分析级联算法:形态小波包-双谱估计、形态小波包-Hilbert-双谱估计、Hilbert-形态小波包-双谱估计,该方法对故障信号的高斯和非高斯成分都能有效抑止,尤其是Hilbert-形态小波包-双谱估计算法,适应性强,处理效果更好.经过滚动轴承故障诊断试验,结果表明,基于形态小波包和双谱分析的算法,能够准确区分不同类型、不同程度的故障序列,并取得了良好的效果. 展开更多
关键词 形态小波包 Hilbert包络分析 双谱估计 滚动轴承
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基于鲁棒性小波包峭度图的滚动轴承故障诊断 被引量:9
18
作者 彭畅 柏林 刘小峰 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期11-16,194,共6页
由于基于小波包变换滤波器的设计方法仍然是采用基于样本四阶矩的谱峭度,因此在实际应用中可能会存在非鲁棒性等问题。在此基础上定义了具有鲁棒性的谱峭度系数,提出了基于小波包变换的具有鲁棒性的峭度图算法。滚动轴承的实测信号验证... 由于基于小波包变换滤波器的设计方法仍然是采用基于样本四阶矩的谱峭度,因此在实际应用中可能会存在非鲁棒性等问题。在此基础上定义了具有鲁棒性的谱峭度系数,提出了基于小波包变换的具有鲁棒性的峭度图算法。滚动轴承的实测信号验证了所提出的方法不仅能够真实地反映谱峭度大小,而且能够准确过滤出故障瞬态冲击成分,有利于基于包络谱分析轴承故障特征频率检测,说明其具有较好的应用前景。 展开更多
关键词 滚动轴承 小波包变换 峭度图 鲁棒性 谱峭度
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基于振动的滚动轴承故障诊断技术研究 被引量:13
19
作者 蒋超 张应红 +2 位作者 徐晋勇 赵家臣 高成 《煤矿机械》 北大核心 2012年第2期235-237,共3页
从振动信号处理角度阐述了滚动轴承故障诊断的诊断流程,总结了时域分析、频域分析(包括倒频谱分析、包络分析和谱峭度法)、小波分析、循环平稳信号分析4种主流的滚动轴承故障特征信号提取处理方法最新研究进展。并在此基础上,进一步指... 从振动信号处理角度阐述了滚动轴承故障诊断的诊断流程,总结了时域分析、频域分析(包括倒频谱分析、包络分析和谱峭度法)、小波分析、循环平稳信号分析4种主流的滚动轴承故障特征信号提取处理方法最新研究进展。并在此基础上,进一步指出了该技术的发展方向。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 包络分析 小波分析 循环平稳
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应用小波包和包络分析的滚动轴承故障诊断 被引量:52
20
作者 唐贵基 蔡伟 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期201-204,共4页
提出了一种基于小波包分析、频带能量分析和包络分析相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先利用小波包将滚动轴承振动信号分解到不同的节点上。然后求出各频率段的能量,根据频带能量的变化情况,找出滚动轴承的故障所在的频带。最后对故障... 提出了一种基于小波包分析、频带能量分析和包络分析相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先利用小波包将滚动轴承振动信号分解到不同的节点上。然后求出各频率段的能量,根据频带能量的变化情况,找出滚动轴承的故障所在的频带。最后对故障频带的重构信号做包络谱,将谱峰处的频率同滚动轴承的故障特征频率进行对比分析,诊断出滚动轴承的故障。通过对试验中采集到的滚动轴承振动信号进行分析,证明了该方法在滚动轴承故障诊断中的有效性。 展开更多
关键词 滚动轴承 小波包分析 频带能量分析 包络分析
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