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基于中频信号特征参数的卫星通信调制样式识别 预览
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作者 解辉 陈冠一 +1 位作者 董庆军 卫晓奇 《现代电子技术》 北大核心 2019年第11期11-14,共4页
卫星通信调制样式识别与参数估计是空间信息对抗的重要内容之一,在获取制太空权、制信息权方面发挥着至关重要的作用。针对卫星通信中常用通信信号的调制识别,在现有谱分析方法的基础上,提出3种特征参量,丰富识别的信号样式,完善了自动... 卫星通信调制样式识别与参数估计是空间信息对抗的重要内容之一,在获取制太空权、制信息权方面发挥着至关重要的作用。针对卫星通信中常用通信信号的调制识别,在现有谱分析方法的基础上,提出3种特征参量,丰富识别的信号样式,完善了自动识别流程。该方法不需要精确的载频和码速率等先验信息,同时能够利用信号特征参数自动完成识别。仿真实验验证了所提算法的有效性,并对算法性能进行了分析。仿真结果表明,在SNR为5dB时所有信号的正确识别率均达到96%以上。 展开更多
关键词 通信对抗 调制识别 参数估计 循环谱 包络谱 功率谱 自动识别
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基于变分模态分解和谱峭度的风电机组轴承故障诊断方法 预览
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作者 张颖 刘新元 张超 《山西电力》 2019年第5期1-4,共4页
针对风电机组轴承故障特征提取困难的问题,将谱峭度(Spectrum Kurtosis,SK)和变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)相结合,提出一种基于VMD-SK的故障诊断新方法。首先,对采集的轴承振动信号进行VMD分解,得到若干个固有模... 针对风电机组轴承故障特征提取困难的问题,将谱峭度(Spectrum Kurtosis,SK)和变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)相结合,提出一种基于VMD-SK的故障诊断新方法。首先,对采集的轴承振动信号进行VMD分解,得到若干个固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF);其次,对每一个IMF分量进行傅里叶变换,并计算其平方包络;再次,利用SK的滤波特性,选取故障特征频带所在的IMF分量来构建最优包络谱;最后,通过对包络谱分析可以诊断出风力发电机轴承故障。实验结果表明,VDM-SK法可以成功地提取风电机组轴承故障的特征频率,有效区分风电机组轴承的故障类型。 展开更多
关键词 风力机组 轴承 变分模态分解 谱峭度 故障诊断 包络谱
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风力发电机轴承故障包络谱扫频分析诊断 预览
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作者 邓巍 韩斌 +2 位作者 王建亮 赵勇 刘腾飞 《热力发电》 CAS 北大核心 2019年第7期126-130,共5页
为提升风力发电机轴承故障诊断的准确性和效率,本文提出了包络谱扫频分析法,该方法通过扫频,将包络谱中的振动信号变换到扫频谱,然后利用故障信号在包络谱中的形态特征过滤干扰频率,最终突显代表故障的周期性冲击信号,实现对风力发电机... 为提升风力发电机轴承故障诊断的准确性和效率,本文提出了包络谱扫频分析法,该方法通过扫频,将包络谱中的振动信号变换到扫频谱,然后利用故障信号在包络谱中的形态特征过滤干扰频率,最终突显代表故障的周期性冲击信号,实现对风力发电机轴承故障的准确快速诊断。实际诊断结果表明,包络谱扫频分析法能够准确快速地诊断风力发电机轴承典型故障。该方法可作为传统故障诊断方法的有效补充,不仅适用于风力发电机轴承故障诊断,也适用于其他设备滚动轴承的故障诊断。 展开更多
关键词 风力发电 故障诊断 滚动轴承 包络谱 扫频谱 振动信号
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基于LCD-MCKD的滚动轴承故障特征提取方法
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作者 宿磊 黄海润 +1 位作者 李可 苏文胜 《华中科技大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第9期19-24,共6页
鉴于在复杂工况和强背景噪声环境下,滚动轴承的非线性非平稳信号的特征提取非常困难,导致早期故障难以诊断,提出了一种基于局部特征尺度分解(LCD)和最大相关峭度解卷积(MCKD)的故障特征提取方法.首先,利用LCD对信号进行分解,获得一系列... 鉴于在复杂工况和强背景噪声环境下,滚动轴承的非线性非平稳信号的特征提取非常困难,导致早期故障难以诊断,提出了一种基于局部特征尺度分解(LCD)和最大相关峭度解卷积(MCKD)的故障特征提取方法.首先,利用LCD对信号进行分解,获得一系列瞬时频率具有物理意义的内禀尺度分量(ISC),选取相关系数较大的ISC分量进行重构;然后,利用MCKD方法对重构信号进行处理,增强冲击信号频率,实现降噪;最后,对经LCD-MCKD处理过的信号进行希尔伯特包络谱分析,验证所提方法的有效性.仿真和实验表明该方法能够有效提取故障特征频率,实现故障诊断. 展开更多
关键词 故障诊断 特征提取 局部特征尺度分解 最大相关峭度解卷积 包络谱
基于MEEMD包络谱的地铁列车车轮踏面擦伤诊断方法 预览
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作者 胡林桥 陈博 +1 位作者 陈晓亮 邹梦 《科技创新与应用》 2019年第33期95-96,100共3页
针对地铁车轮踏面擦伤故障,提出一种基于MEEMD包络谱的地铁列车车轮踏面擦伤诊断方法。该方法使用MEEMD将车轮轴箱垂向振动信号分解成IMF分量,再提取各分量的包络谱峰值作为判断车轮踏面擦伤的特征值。对现场实验数据的分析结果表明,该... 针对地铁车轮踏面擦伤故障,提出一种基于MEEMD包络谱的地铁列车车轮踏面擦伤诊断方法。该方法使用MEEMD将车轮轴箱垂向振动信号分解成IMF分量,再提取各分量的包络谱峰值作为判断车轮踏面擦伤的特征值。对现场实验数据的分析结果表明,该方法能有效诊断出车轮踏面擦伤故障。 展开更多
关键词 地铁 车轮踏面擦伤 振动信号 包络谱 故障诊断
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基于FOA随机共振和LCD_FSK的轴承故障特征提取 预览
6
作者 许梦颖 王红军 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2019年第5期130-133,137共5页
针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性、受噪声干扰和传统的共振解调不易确定滤波器参数的问题,提出了一种基于果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm, FOA)的自适应随机共振和快速谱峭度(FSK)的方法。该方法首先利用FOA优化共... 针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性、受噪声干扰和传统的共振解调不易确定滤波器参数的问题,提出了一种基于果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm, FOA)的自适应随机共振和快速谱峭度(FSK)的方法。该方法首先利用FOA优化共振参数,使信号达到最优共振,时频增强。再经过局部特征尺度分解(Local Characteristic Decomposition,LCD),选取合适ISC分量进行重构,然后对重构信号进行快速谱峭度和Hilbert包络解调分析,从包络谱中得到故障特征。最后,将该方法运用于仿真信号和美国凯斯西储大学轴承数据中心的轴承故障信号,并将利用该方法得到的包络谱信号和未经过随机共振、未经过谱峭度的两种处理结果进行对比,进一步证明了该方法可有效地提取轴承故障特征。 展开更多
关键词 滚动轴承 FOA LCD FSK 包络谱
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EMD辅助相关系数SVD的单向阀故障诊断 预览
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作者 张丹威 王晓东 +2 位作者 黄国勇 范玉刚 周成江 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2019年第6期846-854,共9页
单向阀是往复式高压隔膜泵的关键部件,其故障振动信号常遭受强噪声污染,导致故障特征难以检测。针对这一问题,提出一种经验模态分解(EMD)辅助相关系数奇异值分解(SVD)的单向阀故障诊断方法。该方法首先将单向阀振动信号进行EMD分解,并... 单向阀是往复式高压隔膜泵的关键部件,其故障振动信号常遭受强噪声污染,导致故障特征难以检测。针对这一问题,提出一种经验模态分解(EMD)辅助相关系数奇异值分解(SVD)的单向阀故障诊断方法。该方法首先将单向阀振动信号进行EMD分解,并将分解得到的本征模态函数(IMF)进行重构;然后将重构信号输入到相关系数SVD系统中进行二次分解,并用相关系数法筛选出包含故障特征信息的分量信号;最后对有效分量信号进行希尔伯特包络谱分析,实现单向阀故障诊断。仿真结果表明,提出方法解决了强噪声背景下故障特征提取困难的问题;实测数据表明,该方法能够有效检测出单向阀故障。 展开更多
关键词 单向阀 EMD 相关系数 SVD 包络谱 强噪声
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改进希尔伯特-黄变换的滚动轴承故障诊断 预览
8
作者 马风雷 陈小帅 周小龙 《机械设计与制造》 北大核心 2018年第5期75-78,共4页
针对希尔伯特-黄变换中经验模态分解方法存在的端点效应和虚假固有模态函数的问题,提出一种改进希尔伯特-黄变换方法并将此方法应用于滚动轴承故障诊断中。首先,利用最小二乘支持向量机和镜像延拓相结合的方法来抑制端点效应;其次,采用... 针对希尔伯特-黄变换中经验模态分解方法存在的端点效应和虚假固有模态函数的问题,提出一种改进希尔伯特-黄变换方法并将此方法应用于滚动轴承故障诊断中。首先,利用最小二乘支持向量机和镜像延拓相结合的方法来抑制端点效应;其次,采用敏感固有模态函数选择算法选出反映故障特征的敏感固有模态函数;最后,利用敏感固有模态函数的包络谱进行故障诊断。通过仿真分析和应用实例可看出,该方法能够有效提取出滚动轴承故障信号的特征信息并准确诊断出引起滚动轴承的故障原因。 展开更多
关键词 希尔伯特-黄变换 经验模态分解 包络谱 滚动轴承 故障诊断
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基于LabVIEW的齿轮调制故障检测系统设计 预览 被引量:2
9
作者 赵保伟 巩晓赟 +1 位作者 丁丽丽 吴超 《机床与液压》 北大核心 2018年第5期143-148,共6页
针对齿轮故障振动信号的调制特点,设计了一种基于振动信号的齿轮状态检测分析系统,实现齿轮传动过程中异常状态的实时在线检测。以LabVIEW为开发平台,在开发齿轮状态监测各个程序模块的基础上,设计了基于Hilbert的包络解调分析模块... 针对齿轮故障振动信号的调制特点,设计了一种基于振动信号的齿轮状态检测分析系统,实现齿轮传动过程中异常状态的实时在线检测。以LabVIEW为开发平台,在开发齿轮状态监测各个程序模块的基础上,设计了基于Hilbert的包络解调分析模块。最后通过仿真和实验对齿轮故障的调制振动信号进行了解调分析。分析结果表明,基于包络解调分析模块的齿轮检测系统可准确地对齿轮故障的类型和位置进行识别。 展开更多
关键词 故障检测 LABVIEW 包络谱 解调
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铜胁迫下玉米叶片的HHT包络谱变化与污染预测模型 预览
10
作者 杨可明 程龙 +1 位作者 郭辉 王敏 《农业机械学报》 CSCD 北大核心 2018年第7期168-176,共9页
根据不同Cu^2+胁迫梯度下玉米叶片光谱及叶片中Cu^2+含量数据,利用经验模态分解(EMD)获取不同胁迫梯度下叶片光谱的各阶本征模态函数(IMF),选IMF4进行HHT包络谱分析,研究了玉米叶片在不同Cu^2+胁迫梯度下光谱的Hilbert包络谱变... 根据不同Cu^2+胁迫梯度下玉米叶片光谱及叶片中Cu^2+含量数据,利用经验模态分解(EMD)获取不同胁迫梯度下叶片光谱的各阶本征模态函数(IMF),选IMF4进行HHT包络谱分析,研究了玉米叶片在不同Cu^2+胁迫梯度下光谱的Hilbert包络谱变化特征与污染程度预测方法。通过构建包络谱峰值指标(E1)和包络谱峭度系数(E2)特征参量,分析叶片在不同Cu^2+胁迫梯度下的包络谱变化;同时基于包络谱特征参量值与叶片中Cu^2+含量的相关性分析和逐步回归统计,建立了玉米叶片重金属污染的Cu^2+含量的单、双因素变量预测模型。实验结果表明:不同Cu^2+胁迫梯度下,玉米叶片光谱的包络谱为分布在100 Hz频率以内的连续谱;E1和E2值均表现出与叶片中Cu^2+含量呈正相关的变化趋势,两个包络谱特征参量值都在Cu(150)位置达到最大值;由于E1和E2值与叶片中Cu^2+含量都具有良好的相关性,可把E1和E2作为监测玉米重金属污染预测指标。根据E1、E2单因素及双因素变量构建的Cu^2+含量预测模型应用结果比较,表明E1、E2双因素变量构建的模型具有最优的预测能力。 展开更多
关键词 玉米叶片 铜污染 希尔伯特-黄变换 包络谱 特征参量
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经验模态分解结合包络谱LSSVM的滚动轴承故障诊断 预览 被引量:2
11
作者 郝勇 商庆园 +2 位作者 温钦华 赵翔 陈斌 《计算机测量与控制》 2018年第2期48-52,56共6页
针对滚动轴承故障诊断问题,提出了经验模态分解(EMD)包络谱分析结合最小二乘支持向量机(LSSVM)方法用于滚动轴承的故障诊断;EMD具有自适应性,可以有效分析非平稳,非线性信号;利用EMD将轴承信号分解为由高频到低频的固有模态函数(IM... 针对滚动轴承故障诊断问题,提出了经验模态分解(EMD)包络谱分析结合最小二乘支持向量机(LSSVM)方法用于滚动轴承的故障诊断;EMD具有自适应性,可以有效分析非平稳,非线性信号;利用EMD将轴承信号分解为由高频到低频的固有模态函数(IMF),选取前4个主要包含轴承故障频率的IMF函数进行包络谱分析,采用每个分量函数的特征频率和轴承的时域特征作为轴承故障的识别特征,结合LSSVM方法建立轴承故障诊断定性识别模型;结果表明:单独采用频率特征的LSSVM判别模型无法实现轴承故障的准确识别,其正确识别率仅为82.5%;采用频率特征结合时域特征的LSSVM模型可以实现轴承故障类型的100%准确识别;EMD包络谱分析结合模式识别的方法可以实现轴承故障类型的有效识别。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 经验模态分解 包络谱分析 最小二乘支持向量机
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基于单节点重构改进小波包能量与包络谱的滚动轴承故障特征提取 预览
12
作者 李双丽 刘增力 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第7期216-220,236共6页
针对滚动轴承故障特征提取困难问题,采用单节点重构改进小波包能量与包络谱结合的方法,有效提取出各个不同部位的故障特征。对所采集到的故障信息进行三层改进后的小波包分解重构,计算各个重构节点的能量,并以此来确定包含故障特征信息... 针对滚动轴承故障特征提取困难问题,采用单节点重构改进小波包能量与包络谱结合的方法,有效提取出各个不同部位的故障特征。对所采集到的故障信息进行三层改进后的小波包分解重构,计算各个重构节点的能量,并以此来确定包含故障特征信息的节点。对包含故障特征信息的节点进行Hilbert变换求取其包络谱,将其进行细化,读取特征频率,识别故障特征,判别故障类型,实现滚动轴承故障的诊断和定位。并通过仿真信号和滚动轴承故障特征的提取实验证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 小波包 包络谱 滚动轴承 故障识别
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涡轴发动机起动过程喘振信号LMD包络谱分析 预览
13
作者 边杰 王平 +2 位作者 陈亚农 唐广 单晓明 《广西大学学报:自然科学版》 北大核心 2018年第3期977-981,共5页
为了得到涡轴发动机低温起动过程中的喘振特征,提出了一种基于LMD包络谱的分析方法。对喘振脉动信号进行局部均值分解,得到一组PF分量,并对各PF分量进行包络谱分析。实测涡轴发动机喘振信号的LMD包络谱分析结果表明,LMD包络谱可清晰地... 为了得到涡轴发动机低温起动过程中的喘振特征,提出了一种基于LMD包络谱的分析方法。对喘振脉动信号进行局部均值分解,得到一组PF分量,并对各PF分量进行包络谱分析。实测涡轴发动机喘振信号的LMD包络谱分析结果表明,LMD包络谱可清晰地提取涡轴发动机的喘振频率及其倍频和分频成分,提取的喘振频率小于15 Hz。涡轴发动机的喘振幅值和喘振频率与发动机的转速有关,喘振幅值随着发动机的转速升高而增大,喘振频率随着发动机的转速升高而降低。 展开更多
关键词 涡轴发动机 喘振 LMD 特征分析 包络谱
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基于自适应奇异值分解的行星齿轮箱故障诊断方法 预览
14
作者 秦毅 张清亮 赵月 《振动与冲击》 CSCD 北大核心 2018年第17期122-127,共6页
行星齿轮箱振动信号中的故障特征通常淹没在噪声信号中,因此有必要研究如何提取这些微弱故障特征。针对传统奇异值分解特征提取方法中不能自动选择有效奇异值数目的问题,提出了一种基于自适应奇异值分解的行星齿轮箱故障诊断方法。首先... 行星齿轮箱振动信号中的故障特征通常淹没在噪声信号中,因此有必要研究如何提取这些微弱故障特征。针对传统奇异值分解特征提取方法中不能自动选择有效奇异值数目的问题,提出了一种基于自适应奇异值分解的行星齿轮箱故障诊断方法。首先根据一定的条件,通过该方法选择几个不同的有效奇异值数目并得到几组不同的重构信号;再根据这些重构信号的偏态绝对值,自动选择最佳的重构信号;最后进行包络分析,得到故障信号的包络谱。仿真和实验对比结果表明,此方法相比于传统的奇异值分解特征提取方法,能够更好地在消除噪声和提取行星齿轮箱振动信号中的微弱故障特征。 展开更多
关键词 行星齿轮箱 振动信号 自适应奇异值分解 包络谱 降噪
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Application of Single Channel Blind Separation Algorithm Based on EEMD-PCA-RobustICA in Bearing Fault Diagnosis 预览
15
作者 Wei Xu Xiangzhou Yan 《通讯、网络与系统学国际期刊(英文)》 2017年第8期138-147,共10页
Aiming at the problem that ICA can only be confined to the condition that the number of observed signals is larger than the number of source signals;a single channel blind source separation method combining EEMD, PCA ... Aiming at the problem that ICA can only be confined to the condition that the number of observed signals is larger than the number of source signals;a single channel blind source separation method combining EEMD, PCA and RobustICA is proposed. Through the eemd decomposition of the single-channel mechanical vibration observation signal the multidimensional IMF components are obtained, and the principal component analysis (PCA) is performed on the matrix of these IMF components. The number of principal components is determined and a new matrix is generated to satisfy the overdetermined blind source separation conditions, the new matrix input RobustICA, to achieve the separation of the source signal. Finally, the isolated signals are respectively analyzed by the envelope spectrum, the fault frequency is extracted, and the fault type is judged according to the prior knowledge. The experiment was carried out by using the simulation signal and the mechanical signal. The results show that the algorithm is effective and can accurately diagnose the location of mechanical fault. 展开更多
关键词 EEMD PCA RobustICA ENVELOPE SPECTRUM FAULT DIAGNOSE
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基于稀疏带宽模态分解的变转速滚动轴承故障诊断 预览
16
作者 潘海洋 郑近德 +1 位作者 童宝宏 张良安 《振动与冲击》 CSCD 北大核心 2017年第14期92-97,共6页
针对以往信号处理方法存在的缺陷,提出了一种新的非平稳信号分析方法一稀疏带宽模态分解(sparse bandwidth mode decomposition,SBMD).该方法将信号分解转化为约束变分问题,自适应地将信号分解为若干个IMF分量之和.另外,在变转速工况... 针对以往信号处理方法存在的缺陷,提出了一种新的非平稳信号分析方法一稀疏带宽模态分解(sparse bandwidth mode decomposition,SBMD).该方法将信号分解转化为约束变分问题,自适应地将信号分解为若干个IMF分量之和.另外,在变转速工况下,滚动轴承故障振动信号中含丰富的状态信息,将SBMD、阶次追踪分析和包络谱相结合应用于变转速工况条件下的滚动轴承故障诊断问题.实验分析结果表明,采用SBMD阶次包络谱方法可以及时有效的诊断变转速工况下的滚动轴承故障诊断问题. 展开更多
关键词 稀疏带宽模态分解 阶次追踪分析 包络谱 滚动轴承 故障诊断
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基于Hilbert包络谱和SVM的齿轮故障诊断 预览
17
作者 崔天晓 周小龙 +3 位作者 刘文浩 王增鹏 马静 郑佳超 《东北电力大学学报》 2017年第6期56-61,共6页
针对齿轮振动信号非平稳性和故障特征难以提取的问题,提出一种基于希尔伯特(Hilbert)包络谱和支持向量机(SVM)相结合的故障诊断方法。首先,采用基于镜像延拓的改进经验模态分解(EMD)方法,将齿轮振动信号分解成一系列含有信号特征... 针对齿轮振动信号非平稳性和故障特征难以提取的问题,提出一种基于希尔伯特(Hilbert)包络谱和支持向量机(SVM)相结合的故障诊断方法。首先,采用基于镜像延拓的改进经验模态分解(EMD)方法,将齿轮振动信号分解成一系列含有信号特征的固有模态函数(IMF);其次,根据正交性原理,选取包含信号主要信息的模态分量进行希尔伯特变换并求出包络谱;最后,将包络谱所求出的特征幅值比作为支持向量机分类器的输入来识别齿轮的工作状态。试验结果表明,该方法能有效地识别和诊断出齿轮的工作状态,可应用于该类问题的故障诊断研究。 展开更多
关键词 经验模态分解 镜像延拓 包络谱 支持向量机 齿轮 故障诊断
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关于船舶噪声信号相似性重构优化仿真 预览 被引量:1
18
作者 田文 王彪 《计算机仿真》 北大核心 2017年第8期260-264,共5页
船舶辐射噪声信号重构的逼真度是声诱饵的重要性能。由于传统船舶辐射噪声包络谱提取方法得到的调制谱存在频域的不均匀性,从而导致各频段的调制度存在差异,因此如何才能得到特征最显著的包络谱是个困难的问题。为了解决上述问题,首... 船舶辐射噪声信号重构的逼真度是声诱饵的重要性能。由于传统船舶辐射噪声包络谱提取方法得到的调制谱存在频域的不均匀性,从而导致各频段的调制度存在差异,因此如何才能得到特征最显著的包络谱是个困难的问题。为了解决上述问题,首先通过对实测噪声进行谱估计提取信号的连续谱和包络谱特征,并结合传统的经验模型得到线谱分量,进而合成满足船舶辐射噪声特征的模拟噪声。其中包络谱特征的提取是将舰船噪声的多子带检波信号看作是对最优包络的一次观测,并作为循环相关,从而得到多子带融合包络谱。仿真结果表明优化仿真方法重构的船舶辐射噪声比传统模拟生成方法具有更高的相似度,证明了优化方法的有效性。 展开更多
关键词 船舶辐射噪声 包络谱 信号重构
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航空发动机轴承微弱故障特征提取技术研究 预览
19
作者 邱天 栾孝驰 +1 位作者 盖金发 王星 《一重技术》 2017年第5期35-40,共6页
轴承是航空发动机支承传动系统的主要部分,其性能与质量的好坏将直接影响到发动机的寿命与可靠性。围绕轴承典型故障的信号分析问题,开展实验室条件下航空发动机中介轴承典型故障实验,主要研究小波与小波包络谱分析轴承典型故障信号特... 轴承是航空发动机支承传动系统的主要部分,其性能与质量的好坏将直接影响到发动机的寿命与可靠性。围绕轴承典型故障的信号分析问题,开展实验室条件下航空发动机中介轴承典型故障实验,主要研究小波与小波包络谱分析轴承典型故障信号特征及最佳诊断方法。通过采集微弱故障与明显故障滚动轴承的机匣信号数据,用小波变换降噪并且提取特性信号,再分别使用包络谱分析和小波包络谱分析方法得到故障特征信号及特性峰值频率,以达到准确诊断轴承故障及其位置的目的。通过理论计算,证明小波变换与包络谱均是有效的诊断技术。 展开更多
关键词 航空发动机轴承 微弱故障 特征提取 小波变换 包络谱分析
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基于LMD包络谱的齿轮剥落故障诊断 预览
20
作者 边杰 《航空科学技术》 2017年第2期74-78,共5页
齿轮剥落故障是常见的齿轮故障形式。为了对齿轮剥落故障特征进行分析,提出了一种利用局部均值分解(LMD)结合包络谱分析的频谱分析方法。为了进行对比,使用该方法分别对正常齿轮和剥落故障齿轮的振动信号进行了分析。分析结果表明... 齿轮剥落故障是常见的齿轮故障形式。为了对齿轮剥落故障特征进行分析,提出了一种利用局部均值分解(LMD)结合包络谱分析的频谱分析方法。为了进行对比,使用该方法分别对正常齿轮和剥落故障齿轮的振动信号进行了分析。分析结果表明,正常齿轮振动信号各乘积函数(PF)分量的幅值谱和包络谱主要包含齿轮的啮合频率及其倍频、大齿轮转频及其倍频成分。剥落故障齿轮振动信号各PF分量的幅值谱和包络谱除了包含上述正常齿轮振动信号的特征谱线外,还包含大齿轮转频的倍频对齿轮啮合频率及倍频的调制频率成分。 展开更多
关键词 齿轮 剥落故障 局部均值分解 包络谱 啮合频率
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