检索结果-南通市图书馆

基于LMD和阶次跟踪分析的滚动轴承故障诊断

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振动．测试与诊断 2016年第3期36卷 586-591,611页

作者：张亢程军圣长沙理工大学能源与动力工程学院长沙410114 湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室长沙410082

变转速工况下的滚动轴承故障振动信号具有多分量调制以及故障特征频率受到转频调制的特点,从而导致故障特征提取困难。对此,将局部均值分解(local mean decomposition,简称LMD)与阶次跟踪分析相结合,提出了一种变转速工况下的滚动轴承... 详细信息

变转速工况下的滚动轴承故障振动信号具有多分量调制以及故障特征频率受到转频调制的特点,从而导致故障特征提取困难。对此,将局部均值分解(local mean decomposition,简称LMD)与阶次跟踪分析相结合,提出了一种变转速工况下的滚动轴承故障诊断方法。首先,采用阶次跟踪采样将时域滚动轴承故障振动信号转换到角域;然后,对角域信号进行LMD分解得到若干个乘积函数(product function,简称PF)分量;最后,对各个PF分量的瞬时幅值进行频谱分析,判断滚动轴承的故障部位和类型。通过对滚动轴承实验故障振动信号的分析,结果表明该方法能有效地应用于变转速工况下的滚动轴承故障诊断。

关键词：滚动轴承故障诊断解调局部均值分解阶次跟踪

基于小波系数1(1/2)维谱的滚动轴承故障诊断

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振动与冲击 2001年第3期20卷 29-31页

作者：程军圣于德介湖南大学机械与汽车工程学院长沙410082

提出了基于小波系数 112 维谱的滚动轴承故障诊断的新方法。小波分析能有效地提取滚动轴承故障引起的突变振动信号 ,112 维谱保留了滚动轴承故障振动信号的相位信息且能够有效地抑制噪声。利用正交小波基将滚动轴承故障振动信号变换到时... 详细信息

提出了基于小波系数 112 维谱的滚动轴承故障诊断的新方法。小波分析能有效地提取滚动轴承故障引起的突变振动信号 ,112 维谱保留了滚动轴承故障振动信号的相位信息且能够有效地抑制噪声。利用正交小波基将滚动轴承故障振动信号变换到时间 -尺度域 ,对高频段尺度域的小波系数进行 112 维谱分析 ,不仅能检测到滚动轴承的存在 ,而且能有效地识别滚动轴承的故障模式。

关键词：滚动轴承小波分析 11/2维谱故障诊断突变振动信号特征提取

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基于时-能密度分析的滚动轴承故障诊断

振动与冲击 2001年第3期20卷 79-81页

作者：程军圣于德介湖南大学机械与汽车工程学院长沙410082

根据滚动轴承局部故障振动信号的特征 ,提出了基于小波变换的时 -能密度分析的新方法。轴承旋转元件通过故障部位产生的脉冲力的频率决定了模态频率带信号能量随时间的分布情况。利用小波基将滚动轴承故障振动信号变换到时间 -尺度域 ,... 详细信息

根据滚动轴承局部故障振动信号的特征 ,提出了基于小波变换的时 -能密度分析的新方法。轴承旋转元件通过故障部位产生的脉冲力的频率决定了模态频率带信号能量随时间的分布情况。利用小波基将滚动轴承故障振动信号变换到时间 -尺度域 ,对模态频率区间的时 -能密度作谱分析 ,不仅能检测到滚动轴承故障的存在 ,而且能有效地识别滚动轴承的故障部位。

关键词：小波变换滚动轴承故障诊断时-能密度分析振动信号

基于EMD的能量算子解调方法及其在机械故障诊断中的应用

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机械工程学报 2004年第8期40卷 115-118页

作者：程军圣于德介杨宇湖南大学机械与汽车工程学院长沙410082

为了提取多分量的AM-FM信号的频率和幅值信息,提出了基于EMD(Empirical mode decomposition)的能量算子解调法,并将它应用于机械故障诊断中。该方法首先采用EMD将多分量的AM-FM信号分解成若干个IMF(Intrinsic mode function)分量之和,... 详细信息

为了提取多分量的AM-FM信号的频率和幅值信息,提出了基于EMD(Empirical mode decomposition)的能量算子解调法,并将它应用于机械故障诊断中。该方法首先采用EMD将多分量的AM-FM信号分解成若干个IMF(Intrinsic mode function)分量之和,然后对每一个IMF分量进行能量算子解调,从而提取多分量的AM-FM信号的幅值和频率信息。对机械故障振动信号的分析结果表明,基于EMD的能量算子解调法能有效地提取机械故障振动信号的特征。

关键词： AM-FM信号 EMD 能量算子解调故障诊断机械 Hilbert变换

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基于经验模态分解的滚动轴承故障诊断方法

中国机械工程 2004年第10期15卷 908-911,920页

作者：杨宇于德介程军圣湖南大学机械与汽车工程学院

提出了一种基于经验模态分解的滚动轴承故障诊断方法 ,并定义了能量熵的概念。从不同状态的滚动轴承振动信号的能量熵值中发现 ,当滚动轴承发生故障时 ,各频带的能量会发生变化。为了进一步对滚动轴承的状态和故障类型进行分类 ,再从若... 详细信息

提出了一种基于经验模态分解的滚动轴承故障诊断方法 ,并定义了能量熵的概念。从不同状态的滚动轴承振动信号的能量熵值中发现 ,当滚动轴承发生故障时 ,各频带的能量会发生变化。为了进一步对滚动轴承的状态和故障类型进行分类 ,再从若干个包含主要故障信息的IMF分量中提取能量特征参数作为神经网络的输入参数来识别滚动轴承的故障类型。对滚动轴承的正常状态、内圈故障和外圈故障振动信号的分析结果表明 ,以经验模态分解为预处理器提取各频带能量作为特征参数的神经网络诊断方法比以小波包分析为预处理器的神经网络诊断方法有更高的故障识别率 ,可以准确、有效地识别滚动轴承的工作状态和故障类别。

关键词：滚动轴承经验模态分解能量熵神经网络故障诊断

基于LMD的谱峭度方法在齿轮故障诊断中的应用

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振动与冲击 2012年第18期31卷 20-23,54页

作者：程军圣杨怡杨宇湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室长沙410082

针对齿轮故障振动信号的非平稳调制特性以及传统共振解调方法不易确定滤波器参数的缺点,提出了一种基于局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)时频分析的谱峭度(Spectrum Kurtosis,SK)分析方法,并将其应用于齿轮故障诊断。该方法... 详细信息

针对齿轮故障振动信号的非平稳调制特性以及传统共振解调方法不易确定滤波器参数的缺点,提出了一种基于局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)时频分析的谱峭度(Spectrum Kurtosis,SK)分析方法,并将其应用于齿轮故障诊断。该方法首先利用LMD对齿轮故障振动信号进行分析得到时频分布,然后将时频分布按照不同的尺度分成若干不同的频段,计算每一频段内信号的谱峭度值,并得到相应的峭度图,再根据峭度最大原则选取滤波频段,对滤波后的信号进行包络分析以获得齿轮振动信号的故障信息。利用该方法分别对仿真信号以及齿轮故障振动信号进行了分析,结果表明,基于LMD的谱峭度分析方法能够有效地提取齿轮故障振动信号特征。

关键词：局部均值分解时频分析谱峭度齿轮故障诊断

基于LCD的自适应小波脊线解调及齿轮故障诊断

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振动．测试与诊断 2015年第5期35卷 938-944,994-995页

作者：罗颂荣程军圣湖南文理学院机械工程学院常德415003 湖南大学机械与运载工程学院长沙410082

针对最佳小波参数的设定和齿轮裂纹故障振动信号频率成分复杂、信噪比低等问题,将遗传优化算法、小波脊线解调与局部特征尺度分解(local characteristic-scale decomposition,简称LCD)相结合,提出了基于LCD的自适应小波脊线解调方法。首... 详细信息

针对最佳小波参数的设定和齿轮裂纹故障振动信号频率成分复杂、信噪比低等问题,将遗传优化算法、小波脊线解调与局部特征尺度分解(local characteristic-scale decomposition,简称LCD)相结合,提出了基于LCD的自适应小波脊线解调方法。首先,采用LCD方法将原始信号分解为若干个内禀尺度分量(intrinsic scale component,简称ISC),并通过选择蕴含特征信息的ISC来实现信号降噪;然后,以小波能量熵为目标函数,采用遗传算法优化小波参数,得到自适应小波;最后,通过自适应小波分析提取ISC的小波脊线,从而实现对原始信号的解调分析。通过齿轮裂纹故障诊断实例验证了该方法的有效性和优越性。

关键词：局部特征尺度分解自适应小波小波脊线解调故障诊断

经典模态分解方法中内禀模态函数判据问题研究

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中国机械工程 2004年第20期15卷 1861-1864页

作者：程军圣于德介杨宇湖南大学机械与汽车工程学院长沙410082

针对经典模态分解方法的内禀模态函数判据问题 ,根据内禀模态函数完备且正交的特点 ,提出了在内禀模态函数“筛选”过程中采用能量差跟踪法来确定内禀模态函数分量。通过仿真和实际信号的分析 ,验证了采用这种方法确定的内禀模态函数分... 详细信息

针对经典模态分解方法的内禀模态函数判据问题 ,根据内禀模态函数完备且正交的特点 ,提出了在内禀模态函数“筛选”过程中采用能量差跟踪法来确定内禀模态函数分量。通过仿真和实际信号的分析 ,验证了采用这种方法确定的内禀模态函数分量满足正交性要求 ,表现了信号内含的真实物理信息。

关键词：经典模态分解(EMD)方法内禀模态函数(IMF)判据正交能量差跟踪法

Hilbert-Huang变换在滚动轴承故障诊断中的应用

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中国机械工程 2003年第24期14卷 2140-2142页

作者：于德介程军圣杨宇湖南大学

提出了一种新的滚动轴承故障诊断方法——基于小波系数包络信号的局部Hilbert边际谱方法,在Hilbert—Huang变换的基础上介绍了局部Hilbert谱和局部Hilbert边际谱,并将它应用于滚动轴承的故障诊断中。用小波基将滚动轴承故障振动信号分解... 详细信息

提出了一种新的滚动轴承故障诊断方法——基于小波系数包络信号的局部Hilbert边际谱方法,在Hilbert—Huang变换的基础上介绍了局部Hilbert谱和局部Hilbert边际谱,并将它应用于滚动轴承的故障诊断中。用小波基将滚动轴承故障振动信号分解,对高频段的小波系数用Hilbert进行包络分析得到包络信号,再对包络信号进行Hilbert—Huang变换求出局部Hilbert边际谱,从局部Hilbert边际谱中就可以判断滚动轴承的故障部位和类型。通过对滚动轴承具有外圈缺陷、内圈缺陷的情况下的振动信号的分析,说明该方法比传统的包络分析方法更能有效地提取滚动轴承故障特征。

关键词：滚动轴承 Hilbert-Huang变换局部Hilbert边际谱小波基包络分析故障诊断