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A VIBRATION RECOGNITION METHOD BASED ON DEEP LEARNING AND SIGNAL PROCESSING 被引量:5
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作者 CHENG Zhi-gang LIAO Wen-jie +1 位作者 CHEN Xing-yu LU Xin-zheng 《工程力学》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期230-246,共17页
Effective vibration recognition can improve the performance of vibration control and structural damage detection and is in high demand for signal processing and advanced classification.Signal-processing methods can ex... Effective vibration recognition can improve the performance of vibration control and structural damage detection and is in high demand for signal processing and advanced classification.Signal-processing methods can extract the potent time-frequency-domain characteristics of signals;however,the performance of conventional characteristics-based classification needs to be improved.Widely used deep learning algorithms(e.g.,convolutional neural networks(CNNs))can conduct classification by extracting high-dimensional data features,with outstanding performance.Hence,combining the advantages of signal processing and deep-learning algorithms can significantly enhance vibration recognition performance.A novel vibration recognition method based on signal processing and deep neural networks is proposed herein.First,environmental vibration signals are collected;then,signal processing is conducted to obtain the coefficient matrices of the time-frequency-domain characteristics using three typical algorithms:the wavelet transform,Hilbert-Huang transform,and Mel frequency cepstral coefficient extraction method.Subsequently,CNNs,long short-term memory(LSTM)networks,and combined deep CNN-LSTM networks are trained for vibration recognition,according to the time-frequencydomain characteristics.Finally,the performance of the trained deep neural networks is evaluated and validated.The results confirm the effectiveness of the proposed vibration recognition method combining signal preprocessing and deep learning. 展开更多
关键词 vibration recognition signal processing time-frequency-domain characteristics convolutional neural network(CNN) long short-term memory(LSTM)network
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基于振动信号频域离散特征的螺栓完全松动检测方法研究
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作者 万书亭 贾东亮 +3 位作者 孙瑞滨 刘杰 王向东 贾伯岩 《中国工程机械学报》 北大核心 2024年第2期247-251,共5页
针对输电铁塔等桁架结构螺栓松动故障,提出了一种基于振动信号频域离散特征的螺栓完全松动检测方法。首先,利用有限元软件对桁架结构螺栓连接完全松动前后进行瞬态动力学分析,采用方差和变异系数求解仿真振动信号离散特征以及变化率,得... 针对输电铁塔等桁架结构螺栓松动故障,提出了一种基于振动信号频域离散特征的螺栓完全松动检测方法。首先,利用有限元软件对桁架结构螺栓连接完全松动前后进行瞬态动力学分析,采用方差和变异系数求解仿真振动信号离散特征以及变化率,得出螺栓完全松动时方差和变异系数变化规律,并指出方差对信号的离散程度更加敏感;然后,实测了输电铁塔螺栓完全松动前后脉冲激振下的振动响应信号,经变分模态分解(VMD)-小波硬阈值降噪处理后,求解得到实测振动信号离散特征和变化率。仿真和实验结果表明:当螺栓完全松动后,振动信号频谱图频率成分增多,离散特征系数增大,离散程度增强。该方法能够有效检测输电铁塔等桁架结构螺栓完全松动趋势,具有一定的工程实用性。 展开更多
关键词 桁架结构 螺栓 完全松动 振动信号 离散特征
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运行状态下GIS设备振动特性差异性研究
3
作者 徐惠 刘正阳 +3 位作者 罗传仙 刘诣 张静 李艳鹏 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期43-49,56,共8页
机械类缺陷/故障是当前GIS设备最为常见的问题之一,对于此类缺陷目前尚无可用的现场检测装置及机械缺陷评估方法。文中通过现场检测方式,开展了220 kV及550 kV GIS不同气室的振动特征对比分析研究。研究结果表明:三相母线室的振幅最高,... 机械类缺陷/故障是当前GIS设备最为常见的问题之一,对于此类缺陷目前尚无可用的现场检测装置及机械缺陷评估方法。文中通过现场检测方式,开展了220 kV及550 kV GIS不同气室的振动特征对比分析研究。研究结果表明:三相母线室的振幅最高,可能原因在于三相母线在壳体上产生的磁感应强度更大,壳体的振动幅值更大;同类气室不同测点的幅频特性相关系数均在0.993以上,不同类气室的测量结果相关系数较低,幅频特性及其相关系数可以在一定程度上表征GIS的不同气室振动状态;振幅和相位、检测位置和电压等级之间相关性不强;大多数气室主要频率成分均为100 Hz,避雷器振动的主要频率变为300 Hz,可能与避雷器内部轻微缺陷有关。 展开更多
关键词 GIS 振动信号 现场检测 幅频特性
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发动机振动信号的时—频域二次去噪方法
4
作者 陈曦明 王忠 +4 位作者 葛铠 黄印玉 高永利 肖鹏 吴建洋 《内燃机与配件》 2024年第3期10-15,共6页
本文提出一种适用于发动机机体振动信号的时频域二次去噪方法,从时域和频域两个方向对机体振动信号进行两次去噪。其中时域去噪过程首先是利用包络导数算子和短时能量概念来对时域上的噪声信号和工作特征信号进行识别和分割,再通过非局... 本文提出一种适用于发动机机体振动信号的时频域二次去噪方法,从时域和频域两个方向对机体振动信号进行两次去噪。其中时域去噪过程首先是利用包络导数算子和短时能量概念来对时域上的噪声信号和工作特征信号进行识别和分割,再通过非局部均值(Non-Local Mean, NLM)方法实现去噪。而频域去噪过程则是先基于时变滤波-经验模态分解(Time Varying Filtering-Empirical Mode Decomposition, TVF-EMD)对振动信号进行时频特征提取,再提出一种融合差分熵的NLM方法对提取的本征模函数进行自适应去噪。应用所提出的去噪方法对实测的发动机机体振动信号进行分析,结果表明:该方法在时频域的去噪效果十分显著,在发动机状态监测和故障特征提取方面具有较大的应用潜力。 展开更多
关键词 发动机 振动信号去噪 时频特征 NLM TVF-EMD
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基于EEMD-HHT的边坡爆破振动信号分析
5
作者 薛睿 高文学 +2 位作者 梅敏 张小军 张军灵 《市政技术》 2024年第7期101-108,共8页
爆破工程所处的环境一般复杂多变,爆破振动信号大多呈现瞬时非平稳性特征。因此,为了准确分析爆破振动的信号特征以及传播规律,以首都环线高速公路承平段路基爆破工程为背景,通过引入EEMD分解方法,解决了传统EMD分解方法存在模态混叠的... 爆破工程所处的环境一般复杂多变,爆破振动信号大多呈现瞬时非平稳性特征。因此,为了准确分析爆破振动的信号特征以及传播规律,以首都环线高速公路承平段路基爆破工程为背景,通过引入EEMD分解方法,解决了传统EMD分解方法存在模态混叠的不足;结合HHT变换,对承平段典型路堑边坡岩体爆破振动信号进行了分析。研究结果表明:采用EEMD分解方法提取爆破振动信号中主要的IMF能量层,并对振动信号进行重构,可以达到良好的去噪效果;对施工现场爆破振动信号进行主成分分析、提取之后,瞬时能量和质点振速曲线整体平滑度显著提高,振动信号主成分提取效果良好;Hilbert能量谱可以清晰地体现时间、频率与能量三者之间的关系,展现出了爆破振动信号的时频特性和传播规律;测点振动主频主要分布在10~40 Hz的频率段范围内,近似呈现出随着传播距离的增加而衰减、随着距离的增加衰减幅度减弱的趋势。该分析成果对边坡稳定性分析和邻近建筑物的安全控制具有重要的现实意义。 展开更多
关键词 路堑边坡 爆破振动 信号去噪 EEMD-HHT变换 频谱特性
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基于振动信号的变压器故障分析
6
作者 叶开迪 万前宏 张师 《电气开关》 2024年第3期85-87,共3页
变压器振动信号可以分析出变压器的运行状态,变压器故障的提前预警可以为电网的安全稳定运行提供保障。基于振动信号的小波包分析,研究了变压器不同运行状态的特点。通过分析可知,变压器发生故障时,振动信号分解后的各频谱信号波高频部... 变压器振动信号可以分析出变压器的运行状态,变压器故障的提前预警可以为电网的安全稳定运行提供保障。基于振动信号的小波包分析,研究了变压器不同运行状态的特点。通过分析可知,变压器发生故障时,振动信号分解后的各频谱信号波高频部分所占的比例比正常时增加了一些,而低频部分所占的比例减少了一些。 展开更多
关键词 变压器 振动信号 小波包 能量特征值
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振动信号在跨越油气管道安全检测中的应用
7
作者 冉济荣 李卫东 +4 位作者 徐彩军 王芳 张伟 滕霖 张世杰 《福州大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第2期213-220,共8页
提出一种基于振动传感器的跨越油气管道意外载荷检测方法.基于阈值处理理论,构建阈值-模极大值去噪方法,将重心频率、均方频率和频率标准差作为判断油气管道运行状态的特征参数;通过搭建长输管道振动实验系统,采用外物撞击的方法模拟跨... 提出一种基于振动传感器的跨越油气管道意外载荷检测方法.基于阈值处理理论,构建阈值-模极大值去噪方法,将重心频率、均方频率和频率标准差作为判断油气管道运行状态的特征参数;通过搭建长输管道振动实验系统,采用外物撞击的方法模拟跨越油气管道的意外载荷,对振动信号进行降噪处理并提取特征参数.结果表明,与传统去噪法相比,本方法的信噪比和计算速度获得大幅提升;管道正常运行和外物撞击状态下振动信号的相关特征参数存在显著差异,说明振动信号作为跨越油气管道状态检测指标的有效性;振动信号相关特征参数随着信号源与传感器距离的增加而增加,而对管道输量不敏感;流体流向对振动信号有重要影响,信号源在传感器上游时,相关特征参数显著高于信号源在传感器下游的情况. 展开更多
关键词 跨越油气管道 安全检测 振动信号 小波降噪 特征参数
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基于稀疏自适应S变换的特种设备故障振动信号检测研究
8
作者 孙博 王文杰 《中国标准化》 2024年第8期171-177,共7页
鉴于特种设备的特殊性,其故障的检测尤为重要,而检测特种设备振动信号是发现故障的一种重要手段,基于此种原因,本文提出基于稀疏自适应S变换特种设备故障振动信号检测方法。从特种设备的振动信号时频特征出发,通过稀疏自适应S变换提取... 鉴于特种设备的特殊性,其故障的检测尤为重要,而检测特种设备振动信号是发现故障的一种重要手段,基于此种原因,本文提出基于稀疏自适应S变换特种设备故障振动信号检测方法。从特种设备的振动信号时频特征出发,通过稀疏自适应S变换提取特种设备振动信号时频特征图;构建深度卷积神经网络模型,将经过稀疏自适应S变换提取的时频特征图作为网络模型输入样本,经深度学习后,完成特种设备故障振动信号检测,获取设备故障诊断结果。实验结果表明:该方法提取到振动信号特征较好,可清晰表达故障频率,特征表达能力强;可明确检测出特种设备故障发生时间以及故障原因,且检测准确率高。 展开更多
关键词 特种设备 稀疏自适应S变换 时频特征 振动信号 故障检测 深度卷积神经网络
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高压组合电器水平母线振动特性研究
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作者 白涛 牛勃 +3 位作者 韩旭涛 吴旭涛 刘威峰 查辉 《宁夏电力》 2024年第1期48-54,68,共8页
高压组合电器设备(gas insulated switchgear, GIS)运行中产生异常机械振动缺陷,对设备危害极大,因此,GIS正常运行时的振动特性对其运行状态评价与故障诊断具有重要意义。以三轴加速度传感器为核心搭建了振动检测系统,在某330 kV变电站... 高压组合电器设备(gas insulated switchgear, GIS)运行中产生异常机械振动缺陷,对设备危害极大,因此,GIS正常运行时的振动特性对其运行状态评价与故障诊断具有重要意义。以三轴加速度传感器为核心搭建了振动检测系统,在某330 kV变电站GIS上测取振动信号,从时域和频域出发分析了振动的成因。研究结果表明,GIS表面信号可由径向、轴向和切向振动描述,由于受力模式不同,振动特性与测点位置有关:同一测量面的不同测量点,由上至下,径向振动幅值先降后升,切向振动幅值先升后降;同一测量点的不同测量面,越靠近母线中央,径向和切向振动幅值越大,轴向振动表现复杂。振动频率集中在100 Hz左右,存在2种特殊情况。 展开更多
关键词 高压组合电器 水平母线 信号测取 振动特性
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Vertical-horizontal coupling nonlinear vibration characteristics of rolling mill under mixed lubrication 被引量:1
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作者 Dong-xiao Hou Liang Xu Pei-ming Shi 《Journal of Iron and Steel Research International》 SCIE EI CSCD 2021年第5期574-585,共12页
Considering the dynamic influence of the roll vibration on the lubricant film thickness in the rolling deformation area,nonlinear dynamic rolling forces related to film thickness in the vertical and horizontal directi... Considering the dynamic influence of the roll vibration on the lubricant film thickness in the rolling deformation area,nonlinear dynamic rolling forces related to film thickness in the vertical and horizontal directions were obtained based on the Karman balance theory.Based on these dynamic rolling forces and the mechanical vibration of the rolling mill,a vertical-horizontal coupling nonlinear vibration dynamic model was established.The amplitude-frequency equation of the main resonance was derived by using the multiple-scale method.At last,the parameters of the 1780 rolling mill were used for numerical simulation,and the time-domain response curves of the system’s vibration displacement and lubricating film thickness under the steady and unsteady conditions were analyzed.The influences of parameters such as interface contact ratio,nonlinear parameters and external disturbances on the primary resonance frequency characteristics were obtained,which provided a theoretical reference for the suppression of rolling mill vibration. 展开更多
关键词 Vertical-horizontal coupling Nonlinear vibration Mixed lubrication Dynamic rolling force Main resonance amplitude-frequency characteristic
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A new method for improving the inductively coupled data transmission rate of mooring buoy based on carrier signal frequency selection 被引量:1
11
作者 Rong Du Xingfei Li +1 位作者 Shaobo Yang Hongyu Li 《Nanotechnology and Precision Engineering》 EI CAS CSCD 2020年第2期96-103,共8页
In the inductively coupled data transmission system of the mooring buoy, the carrier signal frequency of the transmission channel is limited due to the inherent characteristics of the system, resulting in limited chan... In the inductively coupled data transmission system of the mooring buoy, the carrier signal frequency of the transmission channel is limited due to the inherent characteristics of the system, resulting in limited channel bandwidth. The limited channel bandwidth limits the increase in inductively coupled data transmission rate.In order to improve the inductively coupled data transmission rate of mooring buoy as much as possible without damaging the data transmission performance, a new method was proposed in this paper. The method is proposed to improve the data transmission rate by selecting the appropriate carrier signal frequencies based on the principle of maximizing the amplitude value of amplitude-frequency characteristic curve of the system. Research has been done according to this method as follows. Firstly, according to the inductively coupled transmission mooring buoy structure, the inductively coupled data transmission circuit model was established. The binary frequency shift keying(2FSK) digital signal modulation mode was selected. Through theoretical analysis, the relation between the carrier signal frequency and the data transmission performance, the relation between the carrier signal frequency and the 2FSK signal bandwidth were obtained. Secondly, the performance and the bandwidth of the signal transmission were studied for the inherent characteristics of the actual inductively coupled data transmission system. The amplitude-frequency characteristic of the system was analyzed by experiments. By selecting the appropriate carrier signal frequency parameters, an excellent data transmission performance was guaranteed and a large 2FSK signal bandwidth was obtained. Finally, an inductively coupled data transmission rate optimization experiment and a bit error rate analysis experiment were designed and carried out. The results show that the high-speed and reliable data transmission of the system was realized and the rate can reach 100 kbps. 展开更多
关键词 Mooring buoy Inherent characteristics Inductively coupled data transmission rate Carrier signal frequency Data transmission performance amplitude-frequency characteristic
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复杂工况下油田机械设备运行状态监测方法 被引量:2
12
作者 段秉红 《化工机械》 CAS 2023年第2期169-174,共6页
提出一种复杂工况下的油田机械设备运行状态监测方法,采用EMD方法对油田机械设备的振动信号进行去噪处理,结合ITD算法提取油田机械设备振动信号幅频特征,输入Teager能量算子获得振动信号幅频特征,运用SOFM网络分析该信号的幅频特性,得... 提出一种复杂工况下的油田机械设备运行状态监测方法,采用EMD方法对油田机械设备的振动信号进行去噪处理,结合ITD算法提取油田机械设备振动信号幅频特征,输入Teager能量算子获得振动信号幅频特征,运用SOFM网络分析该信号的幅频特性,得到特征聚类结果,在此基础上建立二叉树支持向量机,将特征聚类结果输入进去,完成油田机械设备运行状态的监测识别。实验结果表明,所提方法的监测性能良好,具有较高的监测效率。 展开更多
关键词 油田机械设备 运行状态监测 振动信号幅频特征 聚类分析 二叉树支持向量机
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基于EEMD-HHT的隧道爆破振动信号分析 被引量:3
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作者 宿利平 严志豪 +3 位作者 王辉 郭明洋 张小军 高文学 《施工技术(中英文)》 CAS 2023年第12期21-26,共6页
为准确分析隧道爆破振动信号特征,基于EEMD-HHT方法对现场实测的爆破振动信号进行时频和能量分析。结果表明:EEMD算法可有效改善EMD分解产生的信号模态混叠效应;采用去噪指标对EMD和EEMD分解的信号进行量化评价,其中EEMD分解得到的信号... 为准确分析隧道爆破振动信号特征,基于EEMD-HHT方法对现场实测的爆破振动信号进行时频和能量分析。结果表明:EEMD算法可有效改善EMD分解产生的信号模态混叠效应;采用去噪指标对EMD和EEMD分解的信号进行量化评价,其中EEMD分解得到的信号去噪比较大,均方根差更小,即EEMD算法的去噪效果优于EMD;通过EEMD-HHT分析,能有效反映爆破振动信号的时间-频率-能量之间的关系;通过对爆破信号频带能量提取,发现在试验条件下爆破振动信号主振频带范围在41~50Hz,其余各频带能量围绕主频带呈现正态分布,0~10Hz低频带占据总能量的7.84%,爆破施工时应采取相应措施避免隧道衬砌结构发生共振现象。 展开更多
关键词 隧道工程 开挖 爆破 振动 信号去噪 EEMD-HHT变换 频谱特性
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声振信号构造CNN特征矩阵的断路器储能机构故障诊断方法 被引量:2
14
作者 尹子会 孟延辉 +3 位作者 赵智龙 赵书涛 牛为华 徐晓会 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2023年第9期242-249,共8页
针对传统的高压断路器储能机构故障诊断方法过于依赖主观经验,准确率不高、泛化能力差,提出一种声音振动信号联合构造卷积神经网络(CNN)特征矩阵的高压断路器储能机构故障诊断方法。首先将采集到的声信号通过形态学去除背景噪声,提出基... 针对传统的高压断路器储能机构故障诊断方法过于依赖主观经验,准确率不高、泛化能力差,提出一种声音振动信号联合构造卷积神经网络(CNN)特征矩阵的高压断路器储能机构故障诊断方法。首先将采集到的声信号通过形态学去除背景噪声,提出基于峭度和包络相似性的时标对位方法保证声振信号的同步性,然后对数据扩容后的声振信号利用皮尔逊相关系数构造二维图像特征矩阵,最后利用CNN对特征矩阵进行训练。实验证明:文中所提出的故障诊断方法与传统方法对比总体诊断准确率高,泛化性能好。 展开更多
关键词 断路器 声振信号 卷积神经网络 时标对位 特征矩阵 数据扩容
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基于振动传感器的风力发电机故障检测算法 被引量:2
15
作者 朱广贺 朱智强 袁逸萍 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期108-112,共5页
风力发电机长时间处于高应力状态下,易产生设备细小故障,若不能及时找出,会造成风电系统严重受损或瘫痪,为此提出了基于振动传感器的风力发电机故障检测算法。利用向量索引值集合及广义逆向矩阵,在压缩感知下匹配追踪信号,恢复缺失数值... 风力发电机长时间处于高应力状态下,易产生设备细小故障,若不能及时找出,会造成风电系统严重受损或瘫痪,为此提出了基于振动传感器的风力发电机故障检测算法。利用向量索引值集合及广义逆向矩阵,在压缩感知下匹配追踪信号,恢复缺失数值,经过经验模态分解后,加入白噪声求解信号分量平均值,识别信号的振动类型和能量变化,判断信号故障类型,利用逻辑回归模型分类信号是否属于故障信号,实现风力发电机故障信号分类及判断。仿真结果表明,所提算法可以准确区分正常工作状态和故障状态,迭代30次后可以将故障检测误差率保持在0.035。由此可知,所提算法能准确判断故障及所属类型,且精准度高。 展开更多
关键词 振动传感器 风力发电机 故障检测算法 振动信号分析 信号参数 能量特征
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不同围岩与掘进参数下的TBM主梁振动特性 被引量:1
16
作者 杨亚磊 杜立杰 +5 位作者 李青蔚 魏飞 张雄伟 赵向波 王哲 刘洋 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第12期88-97,共10页
依托新疆某水利隧洞重大工程在掘全断面岩石隧道掘进机(tunnel boring machine,TBM),开展不同工况下的TBM主梁振动现场试验。通过时域和频域全面分析了TBM在不同围岩不同掘进参数下的主梁振动特性。研究结果表明:主梁振动加速度的变化... 依托新疆某水利隧洞重大工程在掘全断面岩石隧道掘进机(tunnel boring machine,TBM),开展不同工况下的TBM主梁振动现场试验。通过时域和频域全面分析了TBM在不同围岩不同掘进参数下的主梁振动特性。研究结果表明:主梁振动加速度的变化能够准确反应TBM的启动、稳定掘进、停止、换步工作循环过程;主梁振动随着激励振源距离的增大呈波动性衰减,但是轴向的振动波动较小,衰减幅度为36.68%,横向次之,竖向衰减程度最大,高达81.88%;破岩推进力引起的主梁竖向振动大于轴向和横向的振动,轴向加速度有效值波动范围为-5~5 m/s^(2),横向为-3~3 m/s^(2),竖向为-10~10 m/s^(2),地质条件(岩体完整性K v、单轴抗压强度UCS等)对主梁振动有较大影响;TBM的关键掘进参数刀盘转速(n)、贯入度(P)、推进力(F)与主梁振动具有显著的相关性;主梁的振动频率一般分布在150 Hz以下,不同工况下,3个方向上可能会在某些频率点同时出现峰值,表明不同方向上存在耦合振动。现场测试揭示了不同工况下TBM主梁振动的特性与规律,为TBM的主梁结构设计、掘进参数优化以及地质条件感知识别等提供了试验数据和理论依据。 展开更多
关键词 隧道掘进机(TBM) 围岩 掘进参数 主梁 振动特性 现场测试 信号分析 岩机作用
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电网高压隔离开关机械故障诊断 被引量:1
17
作者 蒋健 陈宇昇 +1 位作者 蔡润庆 柯梓阳 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2023年第2期127-132,共6页
电网高压隔离开关经常发生轴承卡涩、动作不到位等机械故障,导致故障信号特征值不准确、诊断效果不佳等问题的产生,对此提出一种新的电网高压隔离开关机械故障诊断方法.根据机械发生故障时的振动信号特征值,绘制力矩-转角检测曲线,通过... 电网高压隔离开关经常发生轴承卡涩、动作不到位等机械故障,导致故障信号特征值不准确、诊断效果不佳等问题的产生,对此提出一种新的电网高压隔离开关机械故障诊断方法.根据机械发生故障时的振动信号特征值,绘制力矩-转角检测曲线,通过与正常运行状态下的曲线变化相对比,实现对机械故障的准确诊断.实验结果证明,所设计方法的机械故障诊断结果与实际一致,说明该方法可以有效检测电网高压隔离开关机械故障,诊断效果较好. 展开更多
关键词 力矩与转角检测 电网高压 隔离开关 机械故障 振动信号特征值 轴承卡涩 信号特征 状态曲线
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基于局域均值分解的行星齿轮箱故障诊断方法 被引量:3
18
作者 邓敦杰 李鹏 王艺光 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第1期83-88,共6页
在低转速工况下,容易出现行星齿轮箱故障的微弱信号和强信号难以分离的情况,导致行星齿轮箱存在微弱故障诊断精度较差的问题,为此,提出了一种基于局域均值分解(LMD)的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,采用DASP数据采集系统,采集了行星齿... 在低转速工况下,容易出现行星齿轮箱故障的微弱信号和强信号难以分离的情况,导致行星齿轮箱存在微弱故障诊断精度较差的问题,为此,提出了一种基于局域均值分解(LMD)的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,采用DASP数据采集系统,采集了行星齿轮箱不同工况下的振动信号,采用平移不变量小波降噪方法,对其振动信号进行了降噪处理;然后,采用局域均值分解方法分解了其振动信号,分别采用了能量算子和循环频率对其进行了解调处理,获取了微弱故障信号分量所对应的幅值和相位调制信息,准确提取了行星齿轮箱的微弱故障信号特征;最后,采用最小二乘支持向量机(LSSVM)识别了齿轮箱不同故障特征,判断了行星齿轮箱的运行状态,实现了行星齿轮箱的故障诊断。研究结果表明:采用基于LMD的方法,可以对行星齿轮箱的微弱异常信号及强异常信号进行准确诊断,获得满意的行星齿轮箱故障诊断结果,有效保障行星齿轮箱的安全、稳定运转。 展开更多
关键词 齿轮传动 局域均值分解 最小二乘支持向量机 平移不变量小波降噪 振动信号降噪 微弱故障信号特征
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变压器绕组松动故障的混沌特征分析方法 被引量:1
19
作者 薛健侗 马宏忠 《电机与控制应用》 2023年第10期76-80,90,共6页
为了更加有效地对变压器绕组松动故障进行监测与识别,提出了一种变压器绕组松动故障的混沌特征分析方法。首先,针对振动信号的混沌动力学特性,采用互信息量法和G-P算法分别确定延迟时间和嵌入维数,对变压器振动信号进行相空间重构;其次... 为了更加有效地对变压器绕组松动故障进行监测与识别,提出了一种变压器绕组松动故障的混沌特征分析方法。首先,针对振动信号的混沌动力学特性,采用互信息量法和G-P算法分别确定延迟时间和嵌入维数,对变压器振动信号进行相空间重构;其次,通过判断最大Lyapunov指数是否为正,进而证明变压器振动信号的混沌特性,在此基础上分析不同程度的绕组松动故障对相空间轨迹变化的影响;最后,将关联维数、Kolmogorov熵和最大Lyapunov指数作为一组混沌特征用以量化变压器绕组发生松动故障前后振动信号的混沌特性。结果表明:变压器振动信号的最大Lyapunov指数均大于0,证实了其具有混沌特性,所得到的混沌特征能够有效反映变压器绕组松动故障。研究结果为变压器绕组松动状态监测提供了一种理论依据。 展开更多
关键词 变压器绕组松动 振动信号 混沌特性 相空间重构 监测
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基于贝叶斯分类的核电站泵类设备振动故障诊断方法 被引量:1
20
作者 宋怡 《机械制造与自动化》 2023年第4期64-67,共4页
传统方法在诊断设备振动故障时,仅提取了振动信号时域特征作为故障向量,导致故障诊断准确率较低、诊断时间较长,故设计了基于贝叶斯分类的核电站泵类设备振动故障诊断方法,在采集泵类设备振动信号后,重构振动信号低频部分并提取信号的... 传统方法在诊断设备振动故障时,仅提取了振动信号时域特征作为故障向量,导致故障诊断准确率较低、诊断时间较长,故设计了基于贝叶斯分类的核电站泵类设备振动故障诊断方法,在采集泵类设备振动信号后,重构振动信号低频部分并提取信号的时域和频域向量。将提取结果作为贝叶斯分类器的条件属性变量,计算变量归于故障类别的信息熵,选择最高信息熵对应的故障类别作为诊断结果。结果表明:该方法在提高故障诊断准确率的同时缩短了诊断时间。 展开更多
关键词 贝叶斯分类 泵类设备 振动信号 时域特征 频域特征 故障类别
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