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题名基于相空间重构的定子绕组端部机械振动信号监测研究
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作者
郭铨楹
夏成宇
赵蔚文
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机构
长江大学机械工程学院
长江大学地球科学学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第10期167-172,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(52204001)
湖北省重点研发计划:智能耐高温全旋转导向钻头及配套井眼控制技术研究(2021BAA053)。
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文摘
定子绕组端部应用的工业环境存在大量的噪声源,且定子绕组端部的机械振动信号特征具有宽动态范围和高随机度的特点,使得振动信号的相空间结构较为复杂,难以准确重构,且无法捕捉到信号的复杂动态行为,这增大了对振动信号监测的难度。为此,提出一种定子绕组端部机械振动信号监测方法。利用三轴加速度传感器采集定子绕组端部机械振动信号,获取其时频流形特征。结合时频原子与相空间重构法对相空间中各维度上振动信号的时频分布展开重构,准确捕捉信号的复杂动态行为,突出振动信号与正常信号的差异,提高宽动态范围内对信号微小变化的监测敏感度。将增强后的振动信号输入到双向长短期记忆(BiLSTM)网络模型中,实现对定子绕组端部机械振动信号的监测。实验结果表明,采用所提方法后JTFE指标显著降低,说明振动信号的频带能量分布更为集中,能够更加精准地监测振动信号。
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关键词
定子绕组端部
机械振动信号
相空间重构
振动信号监测
三轴加速度传感器
双向长短期记忆网络
时频流形特征
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Keywords
stator winding end
mechanical vibration signal
phase space reconstruction
vibration signal monitoring
three-axis accelerometer sensor
bidirectional long short term memory network
time-frequency manifold feature
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分类号
TN913.6-34
[电子电信—通信与信息系统]
TH164
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名滚动轴承故障特征提取的VMD包络切片谱分析方法
被引量：2
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作者
边杰
陈亚农
梅庆
袁巍
栾想
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机构
中国航发湖南动力机械研究所
中国航空发动机集团航空发动机振动技术重点实验室
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出处
《航空发动机》
北大核心
2022年第4期69-74,共6页
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基金
中国航空发动机集团科技创新平台项目(CXPT-2018-027)资助。
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文摘
为了准确提取滚动轴承故障非平稳信号中的故障特征,提出基于变分模态分解(VMD)和包络切片谱的轴承故障特征提取方法。该方法使用VMD将轴承故障信号分解成1组模态分量,并进行Hilbert变换求取各模态分量的包络信号,进而求取包络信号的切片谱(VMD包络切片谱)来提取轴承故障特征。为了进行对比,同时对各模态分量进行幅值谱分析,得到其VMD幅值谱。分别采用VMD包络切片谱和VMD幅值谱对正常轴承振动信号、内圈故障信号、外圈故障信号、滚动体故障信号进行分析。结果表明:在VMD幅值谱中无轴承故障特征频率,在VMD包络切片谱中分别存在内圈、外圈和滚动体的故障特征频率fi、fo、fb及相关的倍频和调制频率成分,从而验证了VMD包络切片谱进行轴承故障特征提取的有效性与优越性。
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关键词
滚动轴承
故障特征提取
变分模态分解
包络切片谱
振动监测信号
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Keywords
rolling bearing
fault feature extraction
variational mode decomposition
envelope slice spectrum
vibration monitoring signal
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分类号
V216.21
[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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