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基于ASA-MCKD的IAS信号针齿故障特征提取研究
1
作者
张佳鑫
郭瑜
《机电工程》
北大核心
2025年第6期1110-1117,共8页
针对工业机器人旋转矢量(RV)减速器低速级非完整周期旋转工况下,针齿故障特征提取困难的问题,提出了一种基于角度同步平均(ASA)和自适应最大相关峭度解卷积(MCKD)增强包络的瞬时角速度信号(IAS)的RV减速器针齿故障特征提取方法。首先,...
针对工业机器人旋转矢量(RV)减速器低速级非完整周期旋转工况下,针齿故障特征提取困难的问题,提出了一种基于角度同步平均(ASA)和自适应最大相关峭度解卷积(MCKD)增强包络的瞬时角速度信号(IAS)的RV减速器针齿故障特征提取方法。首先,采用了向前差分法将编码器原信号转化为角度域的IAS信号,对IAS信号进行了角域同步平均处理,提高了信号信噪比;然后,采用边带信噪比指标选择了最优的解调频带,设计了带通滤波器,对平均后的信号进行了滤波,根据故障特征指标自适应选取了最优MCKD参数;最后,对滤波后的信号进行了故障特征增强,对增强后的信号进行了包络解调阶次分析,提取了针齿故障特征。研究结果表明:根据边带信噪比指标选取了中心频率为1560×,带宽为80×的带通滤波器,采用故障特征指标选择MCKD最优滤波器长度为258,并采用该方法对针齿故障信号处理后能观察到40×及其谐波的特征阶次,可有效提取RV减速器低速级非完整周期旋转工况下的针齿故障特征。与其他同类方法相比,MCKD方法在识别故障类型方面具有先进性。
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关键词
旋转矢量减速器
针齿
故障
角度同步平均
最大相关峭度解卷积
瞬时
角速度信号
特征
阶次
计算
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职称材料
基于线调频小波路径追踪的滚动轴承故障特征提取
被引量：
7
2
作者
程卫东
刘东东
赵德尊
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2017年第13期155-160,200,共7页
针对齿轮噪源以及变转速的工作条件双重干扰下的滚动轴承的故障诊断,提出了一种基于线调频小波路径追踪的滚动轴承故障特征提取方法。对混合信号进行Hilbert变换得到包络信号,并在满足采样定理的条件下对包络信号进行降采样;对降采样包...
针对齿轮噪源以及变转速的工作条件双重干扰下的滚动轴承的故障诊断,提出了一种基于线调频小波路径追踪的滚动轴承故障特征提取方法。对混合信号进行Hilbert变换得到包络信号,并在满足采样定理的条件下对包络信号进行降采样;对降采样包络信号应用线调频小波路径追踪算法提取轴承的瞬时故障特征频率趋势线,再对轴承的瞬时故障特征频率趋势线和转速曲线进行等时间重采样,并求各时间点的计算瞬时故障特征系数;根据计算瞬时故障特征系数与轴承的外圈、内圈和滚动体的故障特征系数进行比较,完成故障诊断。通过处理仿真信号和实测信号证明了该方法在不对混合信号进行滤波和使用阶比分析的情况下,不仅能检测滚动轴承是否出现故障,而且能确定故障的发生位置。
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关键词
齿轮噪源
变转速
轴承
故障
诊断
线调频小波
计算瞬时故障特征系数
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职称材料
利用相关系数图选择振动信号特征值的方法
被引量：
8
3
作者
李志勇
赵红东
+1 位作者
梅检民
沈虹
《现代电子技术》
北大核心
2020年第15期29-32,36,共5页
振动信号常被用来监测机械设备工作状态,其特征值选择会直接影响监测效果。以振动信号识别发动机故障为工程背景,为了快速有效地提高识别率,提出构建相关系数图并利用其选择振动信号特征值的方法。首先,对发动机振动信号提取时域特征参...
振动信号常被用来监测机械设备工作状态,其特征值选择会直接影响监测效果。以振动信号识别发动机故障为工程背景,为了快速有效地提高识别率,提出构建相关系数图并利用其选择振动信号特征值的方法。首先,对发动机振动信号提取时域特征参数,计算各特征值之间的皮尔逊相关系数(PCC)和最大互信息系数(MIC);然后,选择不同阈值构建相关系数图,筛选特征值;最后,将特征值作为广义回归神经网络(GRNN)的输入,分析比对故障识别效果。实验结果表明,利用阈值为0.9的MIC图筛选特征值可以在仅提取少量时域特征值的前提下获得较高的振动信号对发动机故障的识别率。
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关键词
特征
值选择
发动机振动信号
故障
识别
特征
参数提取
相关
系数
计算
效果分析
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职称材料
题名
基于ASA-MCKD的IAS信号针齿故障特征提取研究
1
作者
张佳鑫
郭瑜
机构
昆明理工大学机电工程学院
出处
《机电工程》
北大核心
2025年第6期1110-1117,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(52165067)
云南省教育厅高校服务重点产业科技项目(FWCY-ZNT2024007)。
文摘
针对工业机器人旋转矢量(RV)减速器低速级非完整周期旋转工况下,针齿故障特征提取困难的问题,提出了一种基于角度同步平均(ASA)和自适应最大相关峭度解卷积(MCKD)增强包络的瞬时角速度信号(IAS)的RV减速器针齿故障特征提取方法。首先,采用了向前差分法将编码器原信号转化为角度域的IAS信号,对IAS信号进行了角域同步平均处理,提高了信号信噪比;然后,采用边带信噪比指标选择了最优的解调频带,设计了带通滤波器,对平均后的信号进行了滤波,根据故障特征指标自适应选取了最优MCKD参数;最后,对滤波后的信号进行了故障特征增强,对增强后的信号进行了包络解调阶次分析,提取了针齿故障特征。研究结果表明:根据边带信噪比指标选取了中心频率为1560×,带宽为80×的带通滤波器,采用故障特征指标选择MCKD最优滤波器长度为258,并采用该方法对针齿故障信号处理后能观察到40×及其谐波的特征阶次,可有效提取RV减速器低速级非完整周期旋转工况下的针齿故障特征。与其他同类方法相比,MCKD方法在识别故障类型方面具有先进性。
关键词
旋转矢量减速器
针齿
故障
角度同步平均
最大相关峭度解卷积
瞬时
角速度信号
特征
阶次
计算
Keywords
rotation vector(RV)reducer
faulty pin tooth
angular synchronous averaging(ASA)
maximum correlation kurtosis deconvolution(MCKD)
instantaneous angular speed(IAS)signal
calculation of characteristic order
分类号
TH132.46 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于线调频小波路径追踪的滚动轴承故障特征提取
被引量：
7
2
作者
程卫东
刘东东
赵德尊
机构
北京交通大学机械与电子控制工程学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2017年第13期155-160,200,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51275030)
文摘
针对齿轮噪源以及变转速的工作条件双重干扰下的滚动轴承的故障诊断,提出了一种基于线调频小波路径追踪的滚动轴承故障特征提取方法。对混合信号进行Hilbert变换得到包络信号,并在满足采样定理的条件下对包络信号进行降采样;对降采样包络信号应用线调频小波路径追踪算法提取轴承的瞬时故障特征频率趋势线,再对轴承的瞬时故障特征频率趋势线和转速曲线进行等时间重采样,并求各时间点的计算瞬时故障特征系数;根据计算瞬时故障特征系数与轴承的外圈、内圈和滚动体的故障特征系数进行比较,完成故障诊断。通过处理仿真信号和实测信号证明了该方法在不对混合信号进行滤波和使用阶比分析的情况下,不仅能检测滚动轴承是否出现故障,而且能确定故障的发生位置。
关键词
齿轮噪源
变转速
轴承
故障
诊断
线调频小波
计算瞬时故障特征系数
Keywords
gear vibration noise
variable rotating speed
fault diagnosis
chirplet
calculating instantaneous fault characteristic coefficient （ CIFCC ）
分类号
TH212 [机械工程—机械制造及自动化]
TH213.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
利用相关系数图选择振动信号特征值的方法
被引量：
8
3
作者
李志勇
赵红东
梅检民
沈虹
机构
河北工业大学电子信息工程学院
陆军军事交通学院基础部
陆军军事交通学院投送装备保障系
出处
《现代电子技术》
北大核心
2020年第15期29-32,36,共5页
基金
国防预研项目(40407030401)。
文摘
振动信号常被用来监测机械设备工作状态,其特征值选择会直接影响监测效果。以振动信号识别发动机故障为工程背景,为了快速有效地提高识别率,提出构建相关系数图并利用其选择振动信号特征值的方法。首先,对发动机振动信号提取时域特征参数,计算各特征值之间的皮尔逊相关系数(PCC)和最大互信息系数(MIC);然后,选择不同阈值构建相关系数图,筛选特征值;最后,将特征值作为广义回归神经网络(GRNN)的输入,分析比对故障识别效果。实验结果表明,利用阈值为0.9的MIC图筛选特征值可以在仅提取少量时域特征值的前提下获得较高的振动信号对发动机故障的识别率。
关键词
特征
值选择
发动机振动信号
故障
识别
特征
参数提取
相关
系数
计算
效果分析
Keywords
eigenvalue selection
engine vibration signal
fault identification
feature parameter extraction
correlation coefficient calculation
effect analysis
分类号
TN911.7-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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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ASA-MCKD的IAS信号针齿故障特征提取研究
张佳鑫
郭瑜
《机电工程》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于线调频小波路径追踪的滚动轴承故障特征提取
程卫东
刘东东
赵德尊
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2017
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
利用相关系数图选择振动信号特征值的方法
李志勇
赵红东
梅检民
沈虹
《现代电子技术》
北大核心
2020
8
在线阅读
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职称材料
已选择
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