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题名基于形态差值算子和特征能量比的液压泵故障分离方法
被引量：6
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作者
郑直
姜万录
王宝中
郭洋
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机构
华北理工大学机械工程学院
燕山大学河北省重型机械流体动力传输与控制重点实验室
先进锻压成形技术与科学教育部重点实验室(燕山大学)
华北理工大学轻工学院
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出处
《液压与气动》
北大核心
2018年第9期7-14,共8页
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基金
国家自然科学基金(51475405)
华北理工大学博士科研启动基金(0088/28412499)
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文摘
针对液压泵滑靴和斜盘磨损复合故障信号的分离问题,提出了一种基于形态差值算子与特征能量比相结合的方法。首先,将若干种不同长度的结构元素和复合故障信号的形态特征进行匹配,利用形态差值算子提取出若干个信号;其次,分别对上述信号计算两种故障的特征能量比;最后,找出两种故障的最大特征能量比,他们所对应的即为最优匹配结构元素长度,且基于该两种长度的形态差值算子所提取出的两个信号分别为最优分离出的滑靴和斜盘磨损故障信号。通过对实测液压泵复合故障信号的实验验证,表明所提方法能够根据信号形态特征的多样性有效地实现对复合故障信号的最优分离,且比Robust ICA方法有效和优越。
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关键词
复合故障
形态差值算子
特征能量比
最优分离
液压泵
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Keywords
compound fault
morphological difference operator
feature energy ratio
the best separation
hydraulic pump
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分类号
TH137
[机械工程—机械制造及自动化]
TP277
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于SWD-AVDIF的齿轮箱复合故障诊断方法
被引量：10
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作者
李娟
程军圣
黄祝庆
卿宏军
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机构
湖南大学机械与运载工程学院
常州湖南大学机械装备研究院
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出处
《噪声与振动控制》
CSCD
2019年第1期166-171,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51575168
51875183)
湖南省重点研发计划资助项目(2017GK2182)
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文摘
针对由噪声干扰和故障强度分布不均引起的齿轮箱复合故障诊断问题,提出基于群分解和平均差值形态算子(Swarm Decomposition-Average Difference Filter,SWD-AVDIF)的齿轮箱复合故障诊断方法。该方法首先运用群分解(Swarm Decomposition,SWD)将振动信号分解为若干单一模态振荡分量(Oscillatory Components,OCs);然后对分量进行AVDIF解调,得到SWD-AVDIF解调谱;最后根据解调结果判别故障类型。与EMD对比,仿真信号验证了SWD方法在频率区分能力上的优越性;运用齿轮箱复合故障仿真信号和实验信号进行分析,结果表明该方法能够有效地分离复合故障信号并加强故障特征,为齿轮箱复合故障诊断提供了一种新的方法。
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关键词
振动与波
群分解
平均差值形态算子
齿轮箱
复合故障诊断
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Keywords
vibration and wave
swarm decomposition (SWD)
average difference filter (AVDIF)
gearbox
multi-fault diagnosis
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分类号
TH13
[机械工程—机械制造及自动化]
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