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滚动轴承微弱特征的非线性增强与解调方法研究

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滚动轴承微弱特征的非线性增强与解调方法研究

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

2010年全国振动工程及应用学术会议暨第十二届全国设备故障诊断学术会议

作者：冯明时胥永刚马海龙高立新北京工业大学机电学院北京市先进制造技术重点实验室

将非线性变换与Morlet小波解调相结合,用于提取滚动轴承早期故障的微弱特征。首先对滚动轴承振动信号进行非线性变换以增强信噪比,并以变换后信号的谱峭度作为变换最佳次数的判决准则,然后选择合适尺度的Morlet小波对非线性增强后的信... 详细信息

将非线性变换与Morlet小波解调相结合,用于提取滚动轴承早期故障的微弱特征。首先对滚动轴承振动信号进行非线性变换以增强信噪比,并以变换后信号的谱峭度作为变换最佳次数的判决准则,然后选择合适尺度的Morlet小波对非线性增强后的信号进行解调,得到含有明显故障特征频率的解调谱。将该方法用于仿真信号和滚动轴承故障实验台振动信号分析,均得到了简明的解调谱特征,证明了该方法的有效性。

关键词：非线性变换 Morlet小波解调滚动轴承微弱特征故障诊断

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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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

自适应奇异值分解的随机共振提取微弱故障特征

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农业工程学报 2017年第11期33卷 60-67页

作者：李志星石博强北京科技大学机械工程学院北京100083 内蒙古科技大学机械工程学院包头014000

针对农业机械设备在强背景噪声下微弱故障特征难以提取的问题,提出一种基于自适应奇异值分解的随机共振微弱故障特征提取方法。首先,将原始信号奇异值分解并重构得到分量信号,构建互信息差分谱,权衡各分量信号对原始信号的贡献率,自适... 详细信息

针对农业机械设备在强背景噪声下微弱故障特征难以提取的问题,提出一种基于自适应奇异值分解的随机共振微弱故障特征提取方法。首先,将原始信号奇异值分解并重构得到分量信号,构建互信息差分谱,权衡各分量信号对原始信号的贡献率,自适应选取有效奇异值个数,以克服已有方法人为主观选择或仅考虑奇异值大小等不足;其次,对选取的有效奇异值对应的分量信号自适应随机共振,使其微弱故障特征增强;最后,对增强的分量信号统计学平均以提取微弱故障特征。仿真和轴承外圈故障试验结果表明,该方法不仅克服了强背景噪声下有效奇异值的选取困难,而且结合自适应随机共振,有效提取出仿真信号100 Hz和轴承外圈155.5 Hz的故障特征频率,因此,所提方法不仅能够更好的增强微弱故障特征,而且分析结果优于单纯的奇异值分解和随机共振方法。该文提出的方法不仅可适用于强噪声背景下轴承的故障诊断,同时为农业机械设备的轴承故障诊断提供参考。

关键词：振动农业机械故障检测奇异值分解互信息差分谱微弱特征

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钻削振动信号小波包分频谱减特征增强方法

振动．测试与诊断 2018年第6期38卷 1211-1216,1295页

作者：周友行李勇章本毅石弦韦刘疏湘潭大学机械工程学院湘潭411105

针对在钻削加工噪声背景下振动信号微弱特征识别和提取困难的问题,提出了一种基于小波包分频谱减的钻削振动信号特征增强方法。首先,在经典谱减法原理的基础上,将钻削前机床空转信号视为监测信号的"加性噪声";其次,根据钻削过程振动信... 详细信息

针对在钻削加工噪声背景下振动信号微弱特征识别和提取困难的问题,提出了一种基于小波包分频谱减的钻削振动信号特征增强方法。首先,在经典谱减法原理的基础上,将钻削前机床空转信号视为监测信号的"加性噪声";其次,根据钻削过程振动信号的特点,采用小波包分解方法将"加性噪声"和监测信号分成多个子频带;最后,对每个子频带内"加性噪声"的相应频带进行谱减处理后,重构钻削振动信号。仿真和实验结果表明,该方法能有效降低环境噪声对钻削过程特征提取的影响,从而达到增强监测信号特征的目的,同时建立了钻削过程与监测信号之间很好的映射关系模型。

关键词：振动信号微弱特征映射模型小波包谱减法

基于分数阶滤波的全息阶比解调谱及齿轮早期故障诊断

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振动与冲击 2023年第10期42卷 273-277,288页

作者：梅检民常春沈虹赵慧敏王双朋天津大学机械工程学院天津300072 陆军军事交通学院军用车辆工程系天津300161

为提高变速器齿轮早期故障诊断的准确性和可靠性,提出了一种基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FRFT)滤波的全息阶比解调谱方法。对变速器变转速过程的水平与垂直测点振动包络信号进行分数阶滤波,分离出调制频率分量,... 详细信息

为提高变速器齿轮早期故障诊断的准确性和可靠性,提出了一种基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FRFT)滤波的全息阶比解调谱方法。对变速器变转速过程的水平与垂直测点振动包络信号进行分数阶滤波,分离出调制频率分量,再对分离后信号进行全息阶比谱分析,得到调制分量的全息阶比解调谱,并对齿轮早期点蚀故障进行故障诊断。试验结果表明,基于分数阶滤波的全息阶比解调谱,兼具分数阶滤波分离频率变化分量的特点与全息阶比谱融合多维特征的优势,既能有效分离变转速过程的调制分量,隔离其他分量和噪声干扰,又能有效融合两个方向的关键特征信息,有效诊断出单测点单特征方法难以识别的齿轮早期故障。

关键词：分数阶傅里叶变换(FRFT)滤波全息阶比解调谱早期故障微弱特征

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空空导弹雷达导引头信息处理智能化思考

航空兵器 2020年第5期27卷 23-27页

作者：郭玉霞刘功斌崔炳喆潘亮中国空空导弹研究院河南洛阳471009 航空制导武器航空科技重点实验室河南洛阳471009 94326部队山东潍坊261051

以未来空战的发展趋势为背景,本文分析了空空导弹雷达导引头在新形势下所面临的挑战,如反隐身、抗新型干扰、抗强杂波等。为提高雷达导引头面对挑战的能力,对当前初级人工智能阶段的导引头信息处理技术进行了分析,在此基础上,对中级人... 详细信息

以未来空战的发展趋势为背景,本文分析了空空导弹雷达导引头在新形势下所面临的挑战,如反隐身、抗新型干扰、抗强杂波等。为提高雷达导引头面对挑战的能力,对当前初级人工智能阶段的导引头信息处理技术进行了分析,在此基础上,对中级人工智能阶段的信息处理技术,如微弱特征目标智能检测技术、智能抗干扰技术、智能杂波抑制技术等展开思考。

关键词：人工智能智能抗干扰智能杂波抑制环境感知微弱特征雷达导引头

多共振频带自适应检测的轴承微弱故障诊断方法

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电子测量与仪器学报 2016年第4期30卷 526-533页

作者：江星星李舜酩南京航空航天大学能源与动力学院车辆工程系南京210016

滚动轴承的局部缺陷产生的冲击可激励起轴承自身固有频率及相邻部件固有频率,使得采集到的振动信号中包含多个共振频带。针对一般方法难以直接地定位多个共振频带的问题,通过讨论变分模式分解方法与轴承故障振动信号之间的内在联系,提... 详细信息

滚动轴承的局部缺陷产生的冲击可激励起轴承自身固有频率及相邻部件固有频率,使得采集到的振动信号中包含多个共振频带。针对一般方法难以直接地定位多个共振频带的问题,通过讨论变分模式分解方法与轴承故障振动信号之间的内在联系,提出一种多共振频带自适应检测的轴承微弱故障诊断方法。该方法首先采用变分模式分解法将振动信号分解为独立模式分量,然后对解析形式的独立模式分量进行包络分析,最后提出以归一化频率能量比作为识别故障分量的准则以及把故障模式分量的中心频率作为轴承缺陷激励起的相关部件固有频率。仿真与试验分析结果表明该方法可准确地检测多共振频带,以及有效地进行轴承微弱故障诊断且诊断结果显著优于传统解调方法。

关键词：变分模式分解滚动轴承微弱特征共振频带

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三种非线性方法在早期故障诊断中的应用

三种非线性方法在早期故障诊断中的应用