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基于变模式提取与去趋势波动分析的液压泵故障诊断研究
被引量：
5
1
作者
金林彩
叶杰凯
+2 位作者
汤小明
赵健
易灿灿
《机电工程》
CAS
北大核心
2021年第12期1628-1635,共8页
由于液压泵故障识别难度大,并且检测到的液压泵故障振动信号中包含噪声等无关干扰信息,为此,提出了一种基于变模式提取和去趋势波动分析的方法,用于对液压泵故障进行识别和诊断。首先,通过变分模式提取方式,对采集到的液压泵振动信号进...
由于液压泵故障识别难度大,并且检测到的液压泵故障振动信号中包含噪声等无关干扰信息,为此,提出了一种基于变模式提取和去趋势波动分析的方法,用于对液压泵故障进行识别和诊断。首先,通过变分模式提取方式,对采集到的液压泵振动信号进行了分解,得到了一系列固有模态函数分量;然后,通过去趋势波动分析方法,得到了不同模式分量的标度指数;利用标度指数的幅值阈值区分有用信号和噪声信号,并对含噪的模式分量进行了小波降噪,以最大程度地保留其中的有效信息;最后,将降噪处理后的模式分量和不含噪的模式分量进行了重构,并对重构信号进行了多统计学特征计算和局部保留投影降维。研究结果表明:变模式提取对信号进行分解后的结果,与原始不含噪信号的均方根误差仅为0.3251,该结果可为后续基于局部保留投影的液压泵不同故障类型的准确聚类提供数据支撑;同时,通过分析数值仿真信号和轴向柱塞泵液压实验系统所采集到的数据,进一步验证了所提出方法的有效性。
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关键词
液压泵
故障诊断
变模式提取
去趋势波动分析
小波降噪
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职称材料
自适应变分模式提取的轴承故障诊断方法
被引量：
1
2
作者
王鑫
江星星
+2 位作者
宋秋昱
杜贵府
朱忠奎
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023年第15期83-91,共9页
变分模式提取(variational mode extraction, VME)能够从复杂信号中提取特定的模式分量,但其在轴承故障诊断中的应用潜力受到初始中心频率和平衡参数的影响。因此,为了克服VME在轴承故障诊断应用中超参数的设置问题,深入探究VME模型中...
变分模式提取(variational mode extraction, VME)能够从复杂信号中提取特定的模式分量,但其在轴承故障诊断中的应用潜力受到初始中心频率和平衡参数的影响。因此,为了克服VME在轴承故障诊断应用中超参数的设置问题,深入探究VME模型中心频率迭代更新过程,发现中心频率收敛趋势现象并通过理论证明其存在性,由此提出中心频率定位策略,可自适应地确定目标中心频率。为了最大化匹配故障信息,构造基于故障特征幅值比的平衡参数优化策略,能够优化目标分量的带宽。以上中心频率定位策略和平衡参数优化策略,构成自适应变分模式提取的故障诊断方法,该方法能够在无需预设初始中心频率及平衡参数的情况下自适应提取故障相关分量。仿真和两个试验案例分析结果验证所提方法在轴承故障诊断领域相比于连续变分模式分解、经验模式分解和快速谱峭度方法更具有效性和优越性。
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关键词
变
分
模式
提取
(VME)
中心频率
平衡参数
滚动轴承
故障诊断
在线阅读
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职称材料
题名
基于变模式提取与去趋势波动分析的液压泵故障诊断研究
被引量：
5
1
作者
金林彩
叶杰凯
汤小明
赵健
易灿灿
机构
丽水市特种设备检测院
武汉科技大学机械自动化学院
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2021年第12期1628-1635,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51805382)
浙江省市场监督管理局科研计划资助项目(20190134)。
文摘
由于液压泵故障识别难度大,并且检测到的液压泵故障振动信号中包含噪声等无关干扰信息,为此,提出了一种基于变模式提取和去趋势波动分析的方法,用于对液压泵故障进行识别和诊断。首先,通过变分模式提取方式,对采集到的液压泵振动信号进行了分解,得到了一系列固有模态函数分量;然后,通过去趋势波动分析方法,得到了不同模式分量的标度指数;利用标度指数的幅值阈值区分有用信号和噪声信号,并对含噪的模式分量进行了小波降噪,以最大程度地保留其中的有效信息;最后,将降噪处理后的模式分量和不含噪的模式分量进行了重构,并对重构信号进行了多统计学特征计算和局部保留投影降维。研究结果表明:变模式提取对信号进行分解后的结果,与原始不含噪信号的均方根误差仅为0.3251,该结果可为后续基于局部保留投影的液压泵不同故障类型的准确聚类提供数据支撑;同时,通过分析数值仿真信号和轴向柱塞泵液压实验系统所采集到的数据,进一步验证了所提出方法的有效性。
关键词
液压泵
故障诊断
变模式提取
去趋势波动分析
小波降噪
Keywords
hydraulic pump
fault diagnosis
variational mode extraction(VME)
detrended fluctuation analysis(DFA)
wavelet denoising
分类号
TH322 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
自适应变分模式提取的轴承故障诊断方法
被引量：
1
2
作者
王鑫
江星星
宋秋昱
杜贵府
朱忠奎
机构
苏州大学轨道交通学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023年第15期83-91,共9页
基金
国家自然科学基金(52172406
51875376)
+3 种基金
中国博士后科学基金(2021M702752
2022T150552)
苏州市重点产业技术创新项目(SYG202111)
城市轨道交通车辆服役性能保障北京市重点实验室开发课题(PGU2020K008)。
文摘
变分模式提取(variational mode extraction, VME)能够从复杂信号中提取特定的模式分量,但其在轴承故障诊断中的应用潜力受到初始中心频率和平衡参数的影响。因此,为了克服VME在轴承故障诊断应用中超参数的设置问题,深入探究VME模型中心频率迭代更新过程,发现中心频率收敛趋势现象并通过理论证明其存在性,由此提出中心频率定位策略,可自适应地确定目标中心频率。为了最大化匹配故障信息,构造基于故障特征幅值比的平衡参数优化策略,能够优化目标分量的带宽。以上中心频率定位策略和平衡参数优化策略,构成自适应变分模式提取的故障诊断方法,该方法能够在无需预设初始中心频率及平衡参数的情况下自适应提取故障相关分量。仿真和两个试验案例分析结果验证所提方法在轴承故障诊断领域相比于连续变分模式分解、经验模式分解和快速谱峭度方法更具有效性和优越性。
关键词
变
分
模式
提取
(VME)
中心频率
平衡参数
滚动轴承
故障诊断
Keywords
variational mode extraction(VME)
center frequency
balance parameter
rolling bearing
fault diagnosis
分类号
TN911.6 [电子电信—通信与信息系统]
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于变模式提取与去趋势波动分析的液压泵故障诊断研究
金林彩
叶杰凯
汤小明
赵健
易灿灿
《机电工程》
CAS
北大核心
2021
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
自适应变分模式提取的轴承故障诊断方法
王鑫
江星星
宋秋昱
杜贵府
朱忠奎
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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