检索结果-南通市图书馆

最大相关峭度解卷积结合稀疏编码收缩的齿轮微弱故障特征提取

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振动工程学报 2015年第3期28卷 478-486页

作者：唐贵基王晓龙华北电力大学能源动力与机械工程学院河北保定071003

针对强背景噪声环境下齿轮早期故障诊断问题,提出了最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)结合稀疏编码收缩的微弱故障特征提取方法。由于最大相关峭度解卷积算法的处理结果同时受滤波器长度参数及解卷... 详细信息

针对强背景噪声环境下齿轮早期故障诊断问题,提出了最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)结合稀疏编码收缩的微弱故障特征提取方法。由于最大相关峭度解卷积算法的处理结果同时受滤波器长度参数及解卷积周期参数的影响,为自适应地实现最佳的解卷积效果,利用粒子群算法优良的寻优特性,对最大相关峭度解卷积算法的最佳影响参数组合进行搜索。原故障信号经影响参数优化的最大相关峭度解卷积算法处理后,冲击特征会明显增强,为剔除剩余噪声,对所获解卷积信号做进一步稀疏编码收缩降噪处理,并通过分析降噪信号的包络谱来识别故障特征频率成分。实例分析结果验证了该方法的有效性和可靠性。

关键词：故障诊断齿轮微弱特征粒子群优化最大相关峭度解卷积

基于最大相关峭度解卷积和谱峭度的滚动轴承声信号故障特征增强

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噪声与振动控制 2022年第2期42卷 102-107页

作者：高锐文胡定玉师蔚廖爱华余佑民丁亚琦上海工程技术大学城市轨道交通学院上海201620 上海市轨道交通振动与噪声控制技术工程研究中心上海201620 上海地铁维护保障有限公司车辆分公司上海200235

采用滚动轴承的声学信号进行状态监测及故障诊断时,环境噪声、传递路径以及其它设备噪声会严重干扰目标信息的提取。针对这一问题,提出一种基于最大相关峭度解卷积和快速谱峭度图的滚动轴承声信号故障特征增强方法。该方法首先利用最大... 详细信息

采用滚动轴承的声学信号进行状态监测及故障诊断时,环境噪声、传递路径以及其它设备噪声会严重干扰目标信息的提取。针对这一问题,提出一种基于最大相关峭度解卷积和快速谱峭度图的滚动轴承声信号故障特征增强方法。该方法首先利用最大相关峭度解卷积算法对滚动轴承声信号进行解卷积,增强信号中每旋转一周时出现的脉冲信号,削弱噪声信号;然后将谱峭度作为指标,利用快速谱峭度对信号进行滤波分析,获得包含轴承故障信息最丰富的频带;最后对该频带进行包络提取特征频率。仿真及实验结果表明,相较于传统的包络解调,该方法在滚动轴承声信号故障特征提取方面具有更好的降噪性能和故障特征增强效果。

关键词：故障诊断滚动轴承最大相关峭度解卷积快速谱峭度图

基于最大相关峭度解卷积行星齿轮箱微弱故障诊断

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噪声与振动控制 2022年第5期42卷 154-158页

作者：刘峰任丽佳上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620

最小熵解卷积(MED)是一种常规的微弱故障特征提取方法,对局部故障脉冲有比较好的提取效果,但是对于含有周期性故障脉冲的振动信号,故障特征识别率比较低。微弱故障时候的行星齿轮箱产生的振动信号通常是周期性的,MED不能取得比较好的识... 详细信息

最小熵解卷积(MED)是一种常规的微弱故障特征提取方法,对局部故障脉冲有比较好的提取效果,但是对于含有周期性故障脉冲的振动信号,故障特征识别率比较低。微弱故障时候的行星齿轮箱产生的振动信号通常是周期性的,MED不能取得比较好的识别效果。针对行星齿轮微弱故障特征难以提取的问题,将最大相关峭度解卷积(MCKD)方法应用到行星齿轮箱微弱故障特征提取中。MCKD避免了最小熵解卷积对周期性冲击识别度低的缺点,同时可以有效抑制行星齿轮箱中谐波和噪声分量,准确地识别出行星齿轮箱所处状态。为了验证该方法在行星齿轮箱中的应用价值,将两种方法分别应用在传动系统综合诊断平台收集到的振动信号中,结果表明MCKD算法对于行星齿轮箱微弱故障识别有比较好的效果。

关键词：故障诊断行星齿轮箱微弱故障最小熵解卷积最大相关峭度解卷积

基于最大相关峭度解卷积和变分模态分解的风电机组轴承故障诊断方法

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太阳能学报 2018年第2期39卷 350-358页

作者：赵洪山李浪华北电力大学电气与电子工程学院

针对风电机组轴承故障特征难以提取的问题，提出一种基于最大相关峭度解卷积（maximum correlated kurtosis deconvolution，MCKD）和变分模态分解（variational mode decomposition，VMD）的轴承故障诊断方法。首先利用MCKD算法对轴承... 详细信息

针对风电机组轴承故障特征难以提取的问题，提出一种基于最大相关峭度解卷积（maximum correlated kurtosis deconvolution，MCKD）和变分模态分解（variational mode decomposition，VMD）的轴承故障诊断方法。首先利用MCKD算法对轴承振动信号进行降噪，然后对降噪后的信号进行VMD分解，并利用峭度指标筛选出敏感本征模态函数（intrinsic mode function，IMF），最后通过分析敏感IMF包络谱中幅值突出的频率成分判断故障类型。仿真和实验分析结果表明该方法可成功地提取出故障特征频率，实现风电机组轴承故障的有效诊断。

关键词：风电机组轴承故障最大相关峭度解卷积变分模态分解

基于信号共振稀疏分解和最大相关峭度解卷积的齿轮箱故障诊断

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中国机械工程 2017年第13期28卷 1528-1534页

作者：何群郭源耕王霄任宗浩李继猛燕山大学电气工程学院秦皇岛066004 秦皇岛港股份有限公司第六港务分公司秦皇岛066004

当齿轮箱内旋转零件发生故障时,其振动信号中的故障脉冲成分易被箱体中其他旋转部件的谐波信号和背景噪声所淹没,故障特征难以被有效提取。针对这一问题,提出了基于信号共振稀疏分解和最大相关峭度解卷积的故障诊断方法。该方法首先通... 详细信息

当齿轮箱内旋转零件发生故障时,其振动信号中的故障脉冲成分易被箱体中其他旋转部件的谐波信号和背景噪声所淹没,故障特征难以被有效提取。针对这一问题,提出了基于信号共振稀疏分解和最大相关峭度解卷积的故障诊断方法。该方法首先通过信号共振稀疏分解将信号中的低共振冲击成分从谐波分量和噪声中分离,然后对低共振分量进行最大相关峭度解卷积计算,进一步突出低共振分量中的周期脉冲成分,最后通过包络谱分析进行故障诊断。算法仿真、实验分析和工程应用结果表明,该方法能够有效提取强噪声信号中的周期性冲击成分,凸显故障特征,从而提供准确可靠的诊断结果。

关键词：齿轮箱故障诊断信号共振稀疏分解最大相关峭度解卷积冲击特征提取

基于最大相关峭度解卷积的炼胶机齿轮箱早期故障诊断

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机械强度 2016年第5期38卷 927-932页

作者：冷军发王志阳荆双喜河南理工大学机械与动力工程学院焦作454000

炼胶机齿轮箱发生早期故障时,其振动信号一般很微弱,且隐含的冲击成分常被淹没在强烈的噪声中,导致齿轮故障诊断异常艰难。论文介绍了M步时延相关峭度的概念,并引出了最大相关峭度解卷积方法。该方法通过计算故障信号的最大相关峭度值... 详细信息

炼胶机齿轮箱发生早期故障时,其振动信号一般很微弱,且隐含的冲击成分常被淹没在强烈的噪声中,导致齿轮故障诊断异常艰难。论文介绍了M步时延相关峭度的概念,并引出了最大相关峭度解卷积方法。该方法通过计算故障信号的最大相关峭度值来估算出感兴趣的解卷积故障周期T,然后选择合适的时延步数M对故障信号做最大相关峭度解卷积,最后对最大相关峭度解卷积滤波后的信号进行包络解调以提取出其故障特征,并诊断出了该齿轮箱轴V上的齿轮8(Z_8=28)的微弱裂纹故障。最后还将最大相关峭度解卷积方法与谱峭度方法进行了对比分析。应用实例结果与对比分析验证了最大相关峭度解卷积方法应用于齿轮箱早期故障诊断的有效性。

关键词：炼胶机齿轮箱故障诊断最大相关峭度解卷积包络解调

基于自适应最大相关峭度解卷积和频率切片小波变换的齿轮故障特征提取

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中国机械工程 2014年第21期25卷 2880-2885页

作者：钟先友赵春华田红亮陈保家赵美云三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室宜昌443002

针对最大相关峭度解卷积(MCKD)降噪效果受滤波器阶数影响的问题,提出了自适应MCKD方法。针对频率切片小波变换(FSWT)在强背景噪声中提取冲击故障特征的不足,提出了自适应MCKD和FSWT相结合的齿轮故障特征提取方法。首先用自适应MCKD对噪... 详细信息

针对最大相关峭度解卷积(MCKD)降噪效果受滤波器阶数影响的问题,提出了自适应MCKD方法。针对频率切片小波变换(FSWT)在强背景噪声中提取冲击故障特征的不足,提出了自适应MCKD和FSWT相结合的齿轮故障特征提取方法。首先用自适应MCKD对噪声齿轮信号进行降噪处理,然后对降噪后的信号进行频率切片小波变换和故障特征提取。齿轮故障诊断实例的分析结果验证了该方法的有效性。

关键词：齿轮故障诊断最大相关峭度解卷积自适应频率切片小波变换

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基于泵送频率的往复泵活塞故障诊断方法

流体机械 2024年第4期52卷 95-104页

作者：李喆仁刘志亮莫巍王文权徐友红王皓万夫电子科技大学机械与电气工程学院成都611731 中国石油集团川庆钻探工程有限公司安全环保质量监督检测研究院四川德阳618300

为了确保往复式钻井泵的高质量运行,实施在线故障监测至关重要。从BW-250型钻井泵液力端的易损件入手,设计了试验探究钻井泵的振动信号的成分;通过对频率成分的分析,揭示了泵送频率幅值与活塞刺漏故障之间的关系,并依据机理提出了以泵... 详细信息

为了确保往复式钻井泵的高质量运行,实施在线故障监测至关重要。从BW-250型钻井泵液力端的易损件入手,设计了试验探究钻井泵的振动信号的成分;通过对频率成分的分析,揭示了泵送频率幅值与活塞刺漏故障之间的关系,并依据机理提出了以泵送频率幅值作为诊断指标的钻井泵活塞故障检测方法,进一步结合最大相关峭度解卷积滤波及包络谱分析等方法从泵送频率处能量变化的角度,对活塞刺漏这一故障进行了诊断;结合实验室以及钻井现场采集的数据对该方法进行了验证,并将诊断结果同其他振动指标做了对比。结果表明,该方法对于往复泵活塞故障诊断的准确率为91.1%,相较于均方根诊断准确率提升了3.6%、相较于脉冲因子、裕度因子和峭度3种统计指标诊断准确率提升了9%以上。该方法取得了良好的结果,为往复泵活塞组件的故障诊断提出了一种较好的解决思路。

关键词：往复泵振动分析最大相关峭度解卷积活塞故障诊断泵送频率

基于包络谱稀疏度和最大相关峭度解卷积的滚动轴承早期故障诊断方法

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中国机械工程 2015年第11期26卷 1450-1456页

作者：唐贵基王晓龙华北电力大学保定071000

滚动轴承处于早期故障阶段时,特征信号微弱,并且受环境噪声影响严重,因此故障特征提取困难。针对这一问题,将最大相关峭度解卷积算法应用于轴承故障诊断,并通过包络谱稀疏度来筛选最佳解卷积周期参数,提出了基于包络谱稀疏度和最大相关... 详细信息

滚动轴承处于早期故障阶段时,特征信号微弱,并且受环境噪声影响严重,因此故障特征提取困难。针对这一问题,将最大相关峭度解卷积算法应用于轴承故障诊断,并通过包络谱稀疏度来筛选最佳解卷积周期参数,提出了基于包络谱稀疏度和最大相关峭度解卷积的滚动轴承早期故障诊断方法。利用最佳参数相对应的最大相关峭度解卷积算法对原信号进行处理,得到解卷积信号后计算其包络谱,通过分析包络谱中幅值突出的频率成分来判断故障类型。早期故障仿真信号及实测全寿命数据分析结果表明,该方法可有效应用于轴承早期故障诊断。

关键词：滚动轴承稀疏度最大相关峭度解卷积故障诊断