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基于EMD分解及hilbert包络的电机轴承故障诊断

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电子技术（上海） 2021年第7期50卷 112-115页

作者：吴宏亮尚坤河北国华定州发电有限责任公司河北073000

为了解决对振动信号直接做傅里叶变化得到的频谱图极大值较多,且分布不规律,很难看出故障频率值的问题,基于EMD分解及hilbert包络对某电机轴承故障进行了详细诊断,内圈的故障理论计算特征频率值为162.21Hz,而诊断的结果显示最大故障频... 详细信息

为了解决对振动信号直接做傅里叶变化得到的频谱图极大值较多,且分布不规律,很难看出故障频率值的问题,基于EMD分解及hilbert包络对某电机轴承故障进行了详细诊断,内圈的故障理论计算特征频率值为162.21Hz,而诊断的结果显示最大故障频率值为164.1Hz,两者非常接近。可见根据hilbert变换的特点和电机轴承的振动信号,hilbert变换可以通过解调振动信号而有效确定特征缺陷频率。

关键词：控制技术 EMD分解 hilbert包络电机轴承故障诊断

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低信噪比下针对平板结构冲击的快速定位算法

振动与冲击 2023年第10期42卷 180-187页

作者：彭涛崔立林黄秀峰徐荣武余文晶程果海军工程大学振动与噪声研究所武汉430033 海军工程大学船舶振动噪声重点实验室武汉430033

为实现低信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)条件下平板结构受到冲击后的快速准确定位,首先结合集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和希尔伯特变换,从冲击信号中提取弯曲波模态分量。利用hilbert包络线第一... 详细信息

为实现低信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)条件下平板结构受到冲击后的快速准确定位,首先结合集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和希尔伯特变换,从冲击信号中提取弯曲波模态分量。利用hilbert包络线第一峰值作为弯曲波到达时间,将不同传感器到达时间差作为特征构建数据库。利用平板结构中传感器信号能量分布准则判断初始的定位区域。最后计算划分网格的特征残差,实现冲击位置的快速定位。经过平板敲击试验验证,在SNR为5 dB和0的情况下,该算法与基于广义互相关(generalized cross correlation,GCC)和信号阈值的定位算法的定位误差分别为0.08 m,0.17 m,0.18 m和0.13 m,0.26 m,0.28 m,说明该算法具有更好的抗噪性能和更高的定位精度。

关键词：集合经验模态分解(EEMD) hilbert包络时延估计特征数据库

形态非抽样小波在主减速器振动特征提取中的应用

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农业机械学报 2010年第3期41卷 209-214页

作者：林勇杨友东刘健浙江工业大学之江学院杭州310014

针对形态小波分解过程的抽样引起信号长度逐层递减的问题,提出一种基于多尺度形态开闭级联滤波的形态非抽样小波构造方法。利用形态非抽样小波的一般框架,采用形态开闭级联滤波作为形态非抽样小波分解的近似信号的分析算子,使形态小波... 详细信息

针对形态小波分解过程的抽样引起信号长度逐层递减的问题,提出一种基于多尺度形态开闭级联滤波的形态非抽样小波构造方法。利用形态非抽样小波的一般框架,采用形态开闭级联滤波作为形态非抽样小波分解的近似信号的分析算子,使形态小波分解过程中信号长度保持不变,从而保证了形态分析时所需的信息量。主减速器振动信号特征提取试验验证了该方法能够有效提取非线性振动信号的特征,较原形态非抽样小波和线性小波有更好的滤波效果,较hilbert包络方法有更好的解调效果。

关键词：故障诊断特征提取主减速器形态小波非线性 hilbert包络

基于小波相关滤波法的滚动轴承早期故障诊断方法研究

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机械科学与技术 2008年第1期27卷 114-118页

作者：曾庆虎邱静刘冠军张勇国防科学技术大学机电工程与自动化学院长沙410073

目前基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法研究已经很多,但是这些方法对于强噪声背景下的早期故障微弱信号特征提取效果并不理想。为此,提出了适用于强噪声背景的小波相关滤波滚动轴承早期故障诊断方法。该方法将小波相关滤波降噪方法和H... 详细信息

目前基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法研究已经很多,但是这些方法对于强噪声背景下的早期故障微弱信号特征提取效果并不理想。为此,提出了适用于强噪声背景的小波相关滤波滚动轴承早期故障诊断方法。该方法将小波相关滤波降噪方法和hilbert包络细化谱分析相结合:对被测信号进行小波相关滤波降噪处理,对降噪处理后的高频段尺度域的小波系数进行hilbert包络细化谱分析。该方法在滚动轴承的早期故障诊断中的试验结果表明,该方法与直接小波系数包络谱诊断方法相比,较大地增强了对滚动轴承早期故障诊断的能力,在强噪声背景下有效地提取出滚动轴承的早期故障频率。

关键词：滚动轴承故障诊断小波相关滤波 hilbert包络

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基于声门脉冲的自适应时延估计算法

计算机应用研究 2008年第3期25卷 726-728页

作者：郭威曾庆宁刘庆华唐江波桂林电子科技大学通信与信息工程系广西桂林541004

在研究LMS自适应算法的基础上,提出一种基于声门脉冲的变步长LMS自适应时延估计新方法,并在相关噪声和混响的环境下与互功率谱相位广义互相关法(GCC-CSP)、变步长LMS自适应算法进行性能比较。实验结果表明,新方法具有很好的鲁棒性,即使... 详细信息

在研究LMS自适应算法的基础上,提出一种基于声门脉冲的变步长LMS自适应时延估计新方法,并在相关噪声和混响的环境下与互功率谱相位广义互相关法(GCC-CSP)、变步长LMS自适应算法进行性能比较。实验结果表明,新方法具有很好的鲁棒性,即使在低信噪比强混响的环境下也能获得有效的时延估计。

关键词：时延估计声门脉冲提取 hilbert包络削波自适应

PCA和自相关包络分析在转盘轴承故障诊断中的应用

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轴承 2014年第10期 54-58页

作者：杨杰陈捷洪荣晶封杨南京工业大学机械与动力工程学院南京210009

提出一种自相关降噪和主元分析(PCA)相结合的故障检测和诊断方法。首先采用自相关分析对正常运行状态的振动样本数据进行降噪,然后建立PCA模型,并通过T2和SPE统计量来区分正常和故障状态,最后采用hilbert包络解调获取故障特征频率。转... 详细信息

提出一种自相关降噪和主元分析(PCA)相结合的故障检测和诊断方法。首先采用自相关分析对正常运行状态的振动样本数据进行降噪,然后建立PCA模型,并通过T2和SPE统计量来区分正常和故障状态,最后采用hilbert包络解调获取故障特征频率。转盘轴承加速寿命试验表明,该方法不但能较好地检测转盘轴承故障状况,而且可准确识别转盘轴承故障类型。

关键词：转盘轴承自相关降噪 hilbert包络故障诊断

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离散余弦变换在轴承故障诊断中的应用

自动化仪表 2012年第6期33卷 15-17页

作者：陈彦龙张培林徐超王怀光军械工程学院一系河北石家庄050003

针对轴承故障难以快速诊断的问题,提出了基于离散余弦变换(DCT)和hilbert变换提取轴承损伤的特征信息新方法。首先采用离散余弦变换对时域信号进行处理获得系数,再合理选择离散余弦变换系数重构信号,用Hibert包络分析重构信号并从中提... 详细信息

针对轴承故障难以快速诊断的问题,提出了基于离散余弦变换(DCT)和hilbert变换提取轴承损伤的特征信息新方法。首先采用离散余弦变换对时域信号进行处理获得系数,再合理选择离散余弦变换系数重构信号,用Hibert包络分析重构信号并从中提取特征频率。实际应用表明,该方法能快速、准确地检测出轴承损伤,可有效应用于轴承故障的在线监测与诊断。

关键词：离散余弦变换 hilbert包络故障诊断特征提取轴承信号重构

EMD与同态滤波解调在滚动轴承故障诊断中的应用

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河南理工大学学报（自然科学版） 2014年第5期33卷 611-615页

作者：冷军发荆双喜华伟河南理工大学机械与动力工程学院河南焦作454000

根据滚动轴承的振动故障特征,介绍了一种新的基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)与同态滤波解调相结合的滚动轴承故障诊断方法.EMD可将轴承故障信号分解成若干个IMFs(Intrinsic Mode Functions),各个IMF突出了原始信... 详细信息

根据滚动轴承的振动故障特征,介绍了一种新的基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)与同态滤波解调相结合的滚动轴承故障诊断方法.EMD可将轴承故障信号分解成若干个IMFs(Intrinsic Mode Functions),各个IMF突出了原始信号的某些局部特征.再对某些IMFs有针对性地进行同态滤波解调,提取了轴承内圈故障特征频率,诊断出轴承内圈严重磨损故障.同时,为更突出同态滤波解调方法的优越性,与hilbert包络进行了对比分析.仿真与应用结果表明,同态滤波解调方法要优于hilbert包络法.

关键词：故障诊断经验模态分解 hilbert包络同态滤波解调

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基于排列熵的电磁声发射信号到达时间识别

现代制造工程 2015年第5期 126-130页

作者：张晓涛唐力伟王平王晓明军械工程学院火炮工程系 63981部队

排列熵算法简单高效,能够反映出信号的微小变化,是一种有效的信号突变检测工具。通过引入信号包络排列熵分析方法,对声发射信号到达时间识别问题进行求解。排列熵对信号幅值的大小不敏感,但对信号幅值的变化敏感,通过记录信号包络排列... 详细信息

排列熵算法简单高效,能够反映出信号的微小变化,是一种有效的信号突变检测工具。通过引入信号包络排列熵分析方法,对声发射信号到达时间识别问题进行求解。排列熵对信号幅值的大小不敏感,但对信号幅值的变化敏感,通过记录信号包络排列熵的变化,根据包络排列熵第一个极小值时刻来识别信号到达时间。根据裂纹电磁声发射实测信号识别结果可知,包络排列熵方法对声发射信号到达时间具有较高的识别精度。

关键词：排列熵 hilbert包络信号到达时间突变检测电磁声发射