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平均降采样多周期微分均值的旋转部件故障特征增强方法
1
作者
陈鑫
郭瑜
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第2期346-355,共10页
为解决编码器的瞬时角速度(Instantaneous Angular Speed,IAS)信号中旋转部件故障特征微弱的难题,本文提出一种平均降采样多周期微分均值(Average Down⁃Sampling Multi⁃period Differential Means,ADSMPDM)的故障特征增强方法。基于IAS...
为解决编码器的瞬时角速度(Instantaneous Angular Speed,IAS)信号中旋转部件故障特征微弱的难题,本文提出一种平均降采样多周期微分均值(Average Down⁃Sampling Multi⁃period Differential Means,ADSMPDM)的故障特征增强方法。基于IAS信号的估计特性,开展了IAS信号的平均降采样研究,验证了平均降采样具有抑制随机噪声的特性;基于平均降采样抑制随机噪声特性、降低计算成本和减小存储空间的优势,结合多周期微分均值的累积特性,提出一种ADSMPDM算法对原始IAS信号中的旋转部件故障分量进行增强处理;通过阶次谱分析揭示故障特征。采用仿真数据和实验数据进行验证分析,并与快速谱峭度、可调整多点优化最小熵反卷积、离散随机分离和谱幅值调制算法进行对比,验证了ADSMPDM算法增强旋转部件故障特征的有效性和优势。
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关键词
故障诊断
平均降采样
多周期微分均值
编码器信号
瞬时角速度
特征提取
在线阅读
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职称材料
基于自适应多周期微分均值的轴承故障诊断
2
作者
陈鑫
郭瑜
+2 位作者
徐万通
樊家伟
杨新敏
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2024年第6期1098-1105,1244,1245,共10页
为解决瞬时角速度信号(instantaneous angular speed,简称IAS)中轴承故障特征微弱的难题,提出一种自适应多周期微分均值(adaptive multi-period differential mean,简称AMPDM)方法。首先,基于微分技术不受幅值干扰的优势,结合多周期均...
为解决瞬时角速度信号(instantaneous angular speed,简称IAS)中轴承故障特征微弱的难题,提出一种自适应多周期微分均值(adaptive multi-period differential mean,简称AMPDM)方法。首先,基于微分技术不受幅值干扰的优势,结合多周期均值的累积特性,提出一种多周期微分均值技术对IAS信号中轴承故障特征进行增强,进而抑制编码器安装误差、IAS估计误差和测量噪声等干扰分量;其次,采用一种改进诊断特征(improved diagnosis feature,简称IDF)指标评估在不同周期数K下增强信号中包含轴承故障信息的丰富性,并确定IDF值最大时对应的优化周期数Kop;最后,通过包络阶次谱分析揭示轴承故障特征。仿真和实验结果表明,AMPDM技术可有效增强IAS信号中轴承故障特征,并与可调整多点优化最小熵反卷积、倒谱预白化和快速谱相关3种算法对比,验证了所提方法的优势和有效性。
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关键词
轴承故障
瞬时角速度
编码器信号
多周期微分均值
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职称材料
题名
平均降采样多周期微分均值的旋转部件故障特征增强方法
1
作者
陈鑫
郭瑜
机构
昆明理工大学机电工程学院
出处
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第2期346-355,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(52165067)
云南科技计划重大专项项目(202002AC080001)。
文摘
为解决编码器的瞬时角速度(Instantaneous Angular Speed,IAS)信号中旋转部件故障特征微弱的难题,本文提出一种平均降采样多周期微分均值(Average Down⁃Sampling Multi⁃period Differential Means,ADSMPDM)的故障特征增强方法。基于IAS信号的估计特性,开展了IAS信号的平均降采样研究,验证了平均降采样具有抑制随机噪声的特性;基于平均降采样抑制随机噪声特性、降低计算成本和减小存储空间的优势,结合多周期微分均值的累积特性,提出一种ADSMPDM算法对原始IAS信号中的旋转部件故障分量进行增强处理;通过阶次谱分析揭示故障特征。采用仿真数据和实验数据进行验证分析,并与快速谱峭度、可调整多点优化最小熵反卷积、离散随机分离和谱幅值调制算法进行对比,验证了ADSMPDM算法增强旋转部件故障特征的有效性和优势。
关键词
故障诊断
平均降采样
多周期微分均值
编码器信号
瞬时角速度
特征提取
Keywords
fault diagnosis
average down-sampling multi-period differential means
encoder signal
instantaneous angular speed
feature extraction
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于自适应多周期微分均值的轴承故障诊断
2
作者
陈鑫
郭瑜
徐万通
樊家伟
杨新敏
机构
昆明理工大学机电工程学院
出处
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2024年第6期1098-1105,1244,1245,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(52165067)
云南科技计划重大专项资助项目(202002AC080001)。
文摘
为解决瞬时角速度信号(instantaneous angular speed,简称IAS)中轴承故障特征微弱的难题,提出一种自适应多周期微分均值(adaptive multi-period differential mean,简称AMPDM)方法。首先,基于微分技术不受幅值干扰的优势,结合多周期均值的累积特性,提出一种多周期微分均值技术对IAS信号中轴承故障特征进行增强,进而抑制编码器安装误差、IAS估计误差和测量噪声等干扰分量;其次,采用一种改进诊断特征(improved diagnosis feature,简称IDF)指标评估在不同周期数K下增强信号中包含轴承故障信息的丰富性,并确定IDF值最大时对应的优化周期数Kop;最后,通过包络阶次谱分析揭示轴承故障特征。仿真和实验结果表明,AMPDM技术可有效增强IAS信号中轴承故障特征,并与可调整多点优化最小熵反卷积、倒谱预白化和快速谱相关3种算法对比,验证了所提方法的优势和有效性。
关键词
轴承故障
瞬时角速度
编码器信号
多周期微分均值
Keywords
bearing fault
instantaneous angular speed
encoder signal
multi-period differential mean
分类号
TH132.425 [机械工程—机械制造及自动化]
TH132.46 [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
平均降采样多周期微分均值的旋转部件故障特征增强方法
陈鑫
郭瑜
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
基于自适应多周期微分均值的轴承故障诊断
陈鑫
郭瑜
徐万通
樊家伟
杨新敏
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
已选择
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参考文献
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