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群延迟加权的非凸稀疏时频分析方法及其应用
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作者 赵文强 王正伟 +3 位作者 周军 石生超 马海峰 李富才 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第1期152-157,286,共7页
时频分析方法被广泛应用于机械系统故障诊断,如何有效提高非平稳信号的时频分布可读性成为时频分析的难点。将稀疏理论与时频分析方法相结合,可实现高分辨率的时频表示。在理想脉冲信号模型的基础上,将群延迟算子引入广义极大极小凹正... 时频分析方法被广泛应用于机械系统故障诊断,如何有效提高非平稳信号的时频分布可读性成为时频分析的难点。将稀疏理论与时频分析方法相结合,可实现高分辨率的时频表示。在理想脉冲信号模型的基础上,将群延迟算子引入广义极大极小凹正则稀疏时频表示模型,提出基于群延迟加权的非凸稀疏时频表示。首先,建立基于广义极大极小凹正则的非凸稀疏时频模型,并给出保证目标函数凸性的参数条件。其次,推导群延迟算子并建立加权策略,提出前向后向分裂算法以求解加权非凸稀疏时频表示模型。再次,利用仿真信号对所提方法在时频聚集性和重构性等方面的性能进行分析。最后,根据滚动轴承的模拟信号和实验信号进行故障分析,验证了所提出的方法在滚动轴承故障诊断中的有效性。 展开更多
关键词 故障诊断 稀疏理论 时频分析 群延迟 非平稳信号
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Novel Adaptive Beamforming Algorithm Based on Wavelet Packet Transform
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作者 张小飞 徐大专 《Journal of Southwest Jiaotong University(English Edition)》 2005年第1期28-34,共7页
An analysis of the received signal of array antennas shows that the received signal has multi-resolution characteristics, and hence the wavelet packet theory can be used to detect the signal. By emplying wavelet packe... An analysis of the received signal of array antennas shows that the received signal has multi-resolution characteristics, and hence the wavelet packet theory can be used to detect the signal. By emplying wavelet packet theory to adaptive beamforming, a wavelet packet transform-based adaptive beamforming algorithm (WP-ABF) is proposed . This WP-ABF algorithm uses wavelet packet transform as the preprocessing, and the wavelet packet transformed signal uses least mean square algorithm to implement the ~adaptive beamforming. White noise can be wiped off under wavelet packet transform according to the different characteristics of signal and white under the wavelet packet transform. Theoretical analysis and simulations demonstrate that the proposed WP-ABF algorithm converges faster than the conventional adaptive beamforming algorithm and the wavelet transform-based beamforming algorithm. Simulation results also reveal that the convergence of the algorithm relates closely to the wavelet base and series; that is, the algorithm convergence gets better with the increasing of series, and for the same series of wavelet base the convergence gets better with the increasing of regularity. 展开更多
关键词 Adaptive beamforming wavelet packet transform Multi-resolution analysis Array signal processing
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基于声学信号处理的煤矿给煤机智能故障诊断系统设计
3
作者 周涛 冯鹍 +2 位作者 温显航 朱朋 宋平 《电声技术》 2025年第1期35-37,共3页
针对煤矿给煤机故障诊断面临的挑战,设计一套基于声学信号处理的智能故障诊断系统。该系统采用小波包分解、经验模态分解等方法提取声学信号的敏感特征,并使用Fisher判别准则优选特征子集。在此基础上,构建支持向量机(Support Vector Ma... 针对煤矿给煤机故障诊断面临的挑战,设计一套基于声学信号处理的智能故障诊断系统。该系统采用小波包分解、经验模态分解等方法提取声学信号的敏感特征,并使用Fisher判别准则优选特征子集。在此基础上,构建支持向量机(Support Vector Machine,SVM)诊断模型实现故障的智能识别。通过在某煤矿ZF6000型给煤机上的应用实践,验证了该系统能够快速、准确地诊断输送链磨损、驱动电机轴承故障等典型故障。 展开更多
关键词 煤矿给煤机 故障诊断 声学信号处理
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基于双通道Transformer模型的多维信号故障诊断方法
4
作者 钟亮 邱化海 邱诒耿 《科技创新与应用》 2025年第2期47-50,57,共5页
感应电机在现代工业中有十分重要的作用。然而,电机长时间运行后会变得疲劳从而导致灾难性后果。由于电机故障诊断本质是对电机的时间信号分类,该研究提出双通道Transformer模型,该模型利用电流和振动信号进行诊断,并通过连续小波变换... 感应电机在现代工业中有十分重要的作用。然而,电机长时间运行后会变得疲劳从而导致灾难性后果。由于电机故障诊断本质是对电机的时间信号分类,该研究提出双通道Transformer模型,该模型利用电流和振动信号进行诊断,并通过连续小波变换提取频域特征作为输入。双通道Transformer模型将数据的时域和频域信号分别通过Transformer模型,这种替代不仅可以提取时间特征,还可以提取空间特征。实验结果表明,所提出的模型可以提供高达95.36%的诊断准确率,证明其在电机故障诊断中的有效性。与传统的单信号故障诊断方法相比,该模型具有更好的鲁棒性和准确性。 展开更多
关键词 电机故障诊断 双通道Transformer模型 小波变换 多维信号 频域特征
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Characteristics of acoustic emission signals in damp cracking coal rocks 被引量:17
5
作者 TANG Shoufeng, TONG Minming, HU Junli, HE Xinmin School of Information and Electrical Engineering, China University of Mining & Technology, Xuzhou 221008, China 《Mining Science and Technology》 EI CAS 2010年第1期143-147,共5页
A uniaxial load experiment on coal rocks at different stress rates was carried out, based on the characteristics of acoustic emission (AE) signals in cracking coal rocks, decomposition, de-noising and reconstruction f... A uniaxial load experiment on coal rocks at different stress rates was carried out, based on the characteristics of acoustic emission (AE) signals in cracking coal rocks, decomposition, de-noising and reconstruction for the AE signals through wavelet packet transform for solving the current problems created by the presence of noise in AE signals and the existing problems in AE signal processing. The results show that the various characteristics of AE signals in coal rocks cracking under different situations can be clearly reflected, after the AE signals are de-noised by the wavelet packet. Compared to dry coal rocks, the number of AE occurrences in damp coal rocks was significantly reduced, as well as the average amplitude. The number of AE occurrences in damp and dry coal rocks clearly increased with increases in the loading rate, but the largest amplitude of the AE signals in damp coal rocks has been reduced. There is no clear evidence of change in dry coal rocks. 展开更多
关键词 coal rocks cracking Acoustic Emission (AE) signal processing wavelet packet analysis DE-NOISING
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轴流风机故障诊断中的信号特征选择方法研究
6
作者 蔡俊 韦一鸣 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第10期66-71,共6页
为确保煤矿工作人员的安全及提高生产效率,研究了一种基于多类型信号特征选择的轴流风机故障诊断模型。该模型主要通过监测风机在不同工况下的振动加速度信号,并经过信号处理获得速度信号和位移信号。通过提取这些信号的时频域统计特征... 为确保煤矿工作人员的安全及提高生产效率,研究了一种基于多类型信号特征选择的轴流风机故障诊断模型。该模型主要通过监测风机在不同工况下的振动加速度信号,并经过信号处理获得速度信号和位移信号。通过提取这些信号的时频域统计特征,并利用极致梯度提升(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)技术进行特征选择,以增强诊断准确性。实验结果显示,通过特征选择优化后的多信号数据集,模型在测试集上的平均判识准确率达到98.33%,对数损失仅为0.0534。相较于单一信号或未进行特征选择的数据集,模型表现出更高的效率和准确度,显著提升了故障诊断的可靠性和速度,从而有效减少了由风机故障可能导致的安全隐患。 展开更多
关键词 振动加速度信号 信号处理 XGBoost 特征选择 故障诊断
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基于多带加权包络谱的轴箱轴承故障诊断 被引量:1
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作者 陈丙炎 谷丰收 +2 位作者 张卫华 宋冬利 程尧 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期201-210,共10页
为增强复杂噪声干扰下轴箱轴承故障检测的鲁棒性,基于循环谱分析并考虑轴承故障信息分布差异和阈值降噪,对轴箱轴承故障诊断的包络谱构造方法进行了研究.首先,提出频域信噪比作为轴承故障信息量化的新测度,用于评估谱相干中不同谱频带... 为增强复杂噪声干扰下轴箱轴承故障检测的鲁棒性,基于循环谱分析并考虑轴承故障信息分布差异和阈值降噪,对轴箱轴承故障诊断的包络谱构造方法进行了研究.首先,提出频域信噪比作为轴承故障信息量化的新测度,用于评估谱相干中不同谱频带内的轴承故障相关信息;其次,构造以谱频率为变量的故障特征信息分布函数,并自适应确定信息阈值来辨识谱相干中故障信息丰富和干扰噪声主导的谱频率分量,进一步基于故障特征信息分布函数和信息阈值设计权重函数;最后,由谱相干和权重函数生成融合多带信息的多带加权包络谱,通过分析谱中的轴承故障特征频率来检测轴箱轴承的不同故障.铁路轴箱轴承实验数据的分析结果表明:相比于基于谱相干的典型包络谱方法,多带加权包络谱能够在复杂噪声干扰下准确识别轴箱轴承的外圈、滚动体和内圈故障,并能取得更高的性能量化指标(频域信噪比和负熵). 展开更多
关键词 故障诊断 铁路轴承 循环谱分析 包络谱 信噪比
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一种基于EGK-均值聚类和PCA的海流发电机叶片冲击故障检测方法 被引量:3
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作者 谢涛 张卫东 张义博 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期201-209,共9页
海流发电机受海流流速变化、随机湍流的影响呈现多变工况,想要准确检测出叶片冲击故障是一项巨大挑战。基于此,提出一种基于包络几何特征聚类(EGK-均值聚类)的方法用于划分变工况下产生的定子电流信号,在不同子工况下建立故障检测模型... 海流发电机受海流流速变化、随机湍流的影响呈现多变工况,想要准确检测出叶片冲击故障是一项巨大挑战。基于此,提出一种基于包络几何特征聚类(EGK-均值聚类)的方法用于划分变工况下产生的定子电流信号,在不同子工况下建立故障检测模型。首先,根据样本矩阵构建包络几何特征矩阵,利用几何特征矩阵确定初始聚类中心进行聚类;然后,基于各工况下的包络数据分别进行主元分析以降低数据维度;最后,T^(2)和SPE统计量被计算用于实时冲击故障检测。一台海流发电机样机及配套循环水槽被搭建验证本文所提方法。实验结果表明本文所提方法在变工况下针对海流发电机叶片冲击故障有着显著的识别能力和检测精度。 展开更多
关键词 海洋能 海洋工程 信号处理 聚类算法 故障检测 主成分分析
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柴油机多源冲击振动信号稀疏表示及其故障诊断应用
9
作者 赵南洋 茆志伟 +1 位作者 张进杰 江志农 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第4期125-131,152,共8页
柴油机在船舶、核电、车辆等领域应用广泛,对其进行监测与故障诊断具有重要意义。随着设备健康监测技术的发展,数据存储压力日益显著,信号稀疏表示成为一种有效的解决措施。针对柴油机振动信号具有强冲击、非平稳的特点,提出一种基于分... 柴油机在船舶、核电、车辆等领域应用广泛,对其进行监测与故障诊断具有重要意义。随着设备健康监测技术的发展,数据存储压力日益显著,信号稀疏表示成为一种有效的解决措施。针对柴油机振动信号具有强冲击、非平稳的特点,提出一种基于分解信号(Decomposed Signal,DS)字典的柴油机多源冲击信号稀疏表示方法,并以稀疏系数作为特征应用于柴油机气门间隙异常故障诊断。首先,采用变分时域分解(Variational Time-domain Decomposition,VTDD)对信号进行处理获得分解信号。然后,将分解信号组成DS字典。接着,通过正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法实现原信号和分解冲击信号的稀疏表示。最后,以稀疏系数作为特征进行柴油机气门间隙异常故障诊断。测试结果表明,所提方法具有较好的应用效果,故障诊断准确率高于90%。 展开更多
关键词 故障诊断 柴油机 振动与冲击 信号分解 稀疏表示
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基于振动信号的控制棒驱动机构滚轮早期故障诊断研究
10
作者 蒋立志 杨自春 +2 位作者 张黎明 张永发 谭天 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2024年第4期79-85,91,共8页
针对现有研究未充分关注控制棒驱动机构(control rod drive mechanism,CRDM)的早期故障诊断问题、很难将故障特征定位至具体部件以及人工引入的故障样本与装备实际故障特征存在差异等不足,提出了一种基于振动信号的CRDM滚轮早期故障诊... 针对现有研究未充分关注控制棒驱动机构(control rod drive mechanism,CRDM)的早期故障诊断问题、很难将故障特征定位至具体部件以及人工引入的故障样本与装备实际故障特征存在差异等不足,提出了一种基于振动信号的CRDM滚轮早期故障诊断方法:首先,利用寿命考核试验时机采集了某密封磁阻马达式CRDM的滚轮全寿命振动信号,基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和Hilbert变换方法进行解调分析,获得与滚轮退化状态相关的模态成分;然后,采用时、频域分析方法获得了11个能够直接表征CRDM滚轮磨损状态的特征量,并根据退化趋势提取出与实际故障特征高度吻合的早期故障样本;最后,分别基于BP神经网络和支持向量机两种方法实现了CRDM滚轮早期故障的多特征智能诊断。结果表明:提取的滚轮早期磨损故障样本与实际运行过程保持了较好的一致性,证明所提CRDM滚轮早期故障诊断方法具有较强的工程应用价值。 展开更多
关键词 振动信号 控制棒驱动机构 早期故障诊断 解调分析
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基于改进小波分析的电弧故障高频信号识别 被引量:2
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作者 陈磊 高迪雅 《电子设计工程》 2024年第6期122-126,共5页
电力故障监测范围较广,电弧故障高频信号识别准确率不高,因此引入改进小波分析技术,设计电弧故障高频信号识别方法。按照故障类型将电弧故障分为串行电弧、并行电弧、接地电弧。检验电弧高频信号的正则性,确定平方函数的连续小波变换结... 电力故障监测范围较广,电弧故障高频信号识别准确率不高,因此引入改进小波分析技术,设计电弧故障高频信号识别方法。按照故障类型将电弧故障分为串行电弧、并行电弧、接地电弧。检验电弧高频信号的正则性,确定平方函数的连续小波变换结果,通过离散化处理分析故障特征。根据特征提取结果利用小波模极大值理论完成信号降噪处理,采用分级保留识别故障波形,通过电路信号分析实现故障高频信号识别。实验结果表明,该方法对时刻突变点故障识别准确率高达99.99%,对连续间断点故障识别准确率高达99.2%,故障信号识别效果好。 展开更多
关键词 改进小波分析 电弧故障 故障信号 高频信号 信号识别
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活塞-缸套摩擦副状态表征参数选取方法研究
12
作者 魏敬宏 纪少波 +3 位作者 胡珑渝 张珂 张志鹏 姜颖 《内燃机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期75-84,共10页
建立柴油机试验台架采集数据,对机体表面振动信号进行时频分析,探明不同激励源与机体表面振动信号的关系。选取变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)算法对振动信号进行分解,提取各分量的表征参数。通过探究转矩、转速、... 建立柴油机试验台架采集数据,对机体表面振动信号进行时频分析,探明不同激励源与机体表面振动信号的关系。选取变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)算法对振动信号进行分解,提取各分量的表征参数。通过探究转矩、转速、润滑油温度及配缸间隙与各表征参数的相关性,初步确定相关性强的表征参数集。通过多评价准则对上述表征参数集进行分析,最终得出贡献度最高的表征参数为本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)1的标准差、均方频率、峭度、最大奇异值、频域积分和IMF6的脉冲因子、标准差、重心频率、频率方差及最大奇异值。 展开更多
关键词 活塞–缸套 故障诊断 表征参数提取 连续小波变换 信号分解算法 多评价准则
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基于双层自适应集成残差主成分分析的复杂非线性过程监测
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作者 唐徐佳 卢伟鹏 颜学峰 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期88-96,共9页
多元统计监测方法常使用正常数据选取特征,而现实过程中,不同的故障将影响不同的特征,并且这些特征可能随着时间和控制系统的作用而变化。当故障发生并随时间变化时,要想获得更好的故障检测能力,就需要聚集有效的故障敏感特征。本文提... 多元统计监测方法常使用正常数据选取特征,而现实过程中,不同的故障将影响不同的特征,并且这些特征可能随着时间和控制系统的作用而变化。当故障发生并随时间变化时,要想获得更好的故障检测能力,就需要聚集有效的故障敏感特征。本文提出了一种双层自适应集成残差主成分分析(AERPCA)模型,其子模型包含不同的特征,并突出地呈现一个或多个相关故障。首先,根据正常数据计算主成分分析(PCA)特征,利用不同特征构建线性子模型和相应的残差空间。考虑到残差空间的非线性特性及有效特征更为分散,采用核PCA(KPCA)提取不同的特征并组成同一残差空间下不同KPCA子模型。然后,利用贝叶斯方法获取集成KPCA子模型,完成各残差空间的划分和集成。最后,在主空间中获得多个线性子模型以及在残差空间中获得多个集成的非线性子模型后,利用滑动窗口确定当前时刻监控效果最好的模型。采用田纳西-伊士曼过程验证了AERPCA的有效性。 展开更多
关键词 集成学习 自适应过程 核主成分分析 非线性过程监测 故障诊断
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基于改进MFCC算法的风力机叶片故障诊断方法 被引量:1
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作者 张家安 田家辉 +2 位作者 王铁成 邓强 梁涛 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期285-290,共6页
针对传统声信号特征处理方法无法有效提取叶片声音特征、导致叶片故障诊断准确率低的问题,提出一种基于改进梅尔频率倒谱系数(MFCC)算法的风力机叶片故障诊断方法。首先采用快速傅里叶变换(FFT)分析不同风速下叶片声音信号和风噪的频率... 针对传统声信号特征处理方法无法有效提取叶片声音特征、导致叶片故障诊断准确率低的问题,提出一种基于改进梅尔频率倒谱系数(MFCC)算法的风力机叶片故障诊断方法。首先采用快速傅里叶变换(FFT)分析不同风速下叶片声音信号和风噪的频率特性,明确叶片声音信号的频率分布区域,将全频段分为三部分;然后采用粒子群优化算法(PSO)对梅尔(Mel)函数在不同频段上的敏感度进行优化,在迭代过程中将MFCC算法提取的叶片声音特征进行聚类,以轮廓系数作为适应度函数;最后基于支持向量机(SVM)构建分类器,实现风力机叶片故障的准确识别。以华北某风电场的叶片声音采集数据为算例,考察该算法在不同风速工况下的适应性,验证该方法的有效性。 展开更多
关键词 风力机叶片 声信号处理 故障诊断 特征提取 梅尔频率倒谱系数
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基于改进EMD-Kurtogram法的滚动轴承早期故障诊断研究 被引量:1
15
作者 赵超阳 陈亮 +2 位作者 韦隆 韩思源 李培军 《现代电子技术》 北大核心 2024年第4期159-163,共5页
实现滚动轴承早期故障准确诊断的关键是得到故障部位有效振动信息,但实际工程中所采集到的轴承振动信号常含有噪声、干扰成分,给有效信息的选择带来了困难。带通滤波是解决该问题的有效方法之一,但不合理的滤波器参数会降低诊断结果的... 实现滚动轴承早期故障准确诊断的关键是得到故障部位有效振动信息,但实际工程中所采集到的轴承振动信号常含有噪声、干扰成分,给有效信息的选择带来了困难。带通滤波是解决该问题的有效方法之一,但不合理的滤波器参数会降低诊断结果的准确性。为此,提出一种基于改进EMD-Kurtogram法的滚动轴承早期故障诊断方法。该方法首先对EMD方法处理后的采样信号进行重构,再根据快速谱峭度图得到带通滤波器所需要的最优参数,最后经过带通滤波及时频域分析得到故障频率。通过实验平台验证及相关算法的对比得出,所提方法得到的故障倍频信息更加充分、清晰,所含噪声干扰更少,证明了该方法的有效性和先进性。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 改进EMD-Kurtogram法 带通滤波 EMD信号处理 信号重构 谱峭度
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基于MODWPT平方包络峭度谱的轴承声信号故障诊断方法 被引量:1
16
作者 李方烜 《铁道机车车辆》 北大核心 2024年第1期16-23,共8页
针对噪声干扰条件下的轴承声信号故障诊断问题,可以通过基于最大重叠离散小波包变换(MODWPT)的平方包络峭度谱法对轴承进行故障诊断。该方法首先对原始非平稳信号用MODWPT分解为若干个子频带分量之和,再对各子频带分量做平方包络峭度谱... 针对噪声干扰条件下的轴承声信号故障诊断问题,可以通过基于最大重叠离散小波包变换(MODWPT)的平方包络峭度谱法对轴承进行故障诊断。该方法首先对原始非平稳信号用MODWPT分解为若干个子频带分量之和,再对各子频带分量做平方包络峭度谱,快速定位原始非平稳信号当中冲击成分显著的频带范围,最后对目标频带做带通滤波并进行包络解调可得到故障诊断结果。通过实测轴承声信号数据验证,该方法可以有效地对轴承进行故障诊断。 展开更多
关键词 轴承 非平稳信号 最大重叠离散小波包变换 平方包络 峭度谱 故障诊断
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基于相空间重构与PCA的潜水泵故障诊断
17
作者 宋占松 田立勇 赵建军 《煤矿机械》 2024年第7期180-183,共4页
针对潜水泵信号存在较大干扰影响诊断效果问题,提出相空间重构与主成分分析(PCA)相结合的方法,将潜水泵一维时序信号通过C-C算法计算得到嵌入维数和延迟时间进行相空间重构,并对重构数据进行PCA,将满足贡献累加值的主成分提取出来并还... 针对潜水泵信号存在较大干扰影响诊断效果问题,提出相空间重构与主成分分析(PCA)相结合的方法,将潜水泵一维时序信号通过C-C算法计算得到嵌入维数和延迟时间进行相空间重构,并对重构数据进行PCA,将满足贡献累加值的主成分提取出来并还原为一维空间,通过频谱分析得到数据频谱图。通过具体实验,将所提方法处理后的正常状态与故障状态频谱图进行对比,对潜水泵故障进行分析与诊断。实验结果表明,该方法得到的频谱图能够凸显信号故障频率,在一定程度提高了故障诊断准确率。 展开更多
关键词 潜水泵 相空间重构 PCA 信号处理 故障诊断
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致密气田大井组井场工况智能监控优化研究与应用
18
作者 张昀 陈晓刚 +3 位作者 张建昌 胡建国 左晨 李丹 《石油化工应用》 CAS 2024年第10期68-71,共4页
随着气田大井组井场建设、气井排水措施和集中监控模式推广,生产监控范围、监控数据点数呈规模化扩大,常规数字化监控技术已不能满足井场工况判断、故障识别要求。通过分析大井组井场不同气井生产方式对监控的影响,提出工况动态分析方法... 随着气田大井组井场建设、气井排水措施和集中监控模式推广,生产监控范围、监控数据点数呈规模化扩大,常规数字化监控技术已不能满足井场工况判断、故障识别要求。通过分析大井组井场不同气井生产方式对监控的影响,提出工况动态分析方法,提高了判断效率和准确性,降低了人工分析判断强度。 展开更多
关键词 大井组井场 过程监控 气井状态 故障诊断 状态分析
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船用齿轮箱拍振故障测试与分析
19
作者 刘猛 周平 +1 位作者 罗自来 刘树勇 《中国修船》 2024年第4期27-30,共4页
为探究船用齿轮箱拍振故障机理和优化设备运行过程中的健康管理,文章首先针对实船故障信号进行振动测量,然后对所测信号开展时域、频域、共振解调谱、阶次谱和细化谱分析,最后解析信号处理分析结果,揭示了齿轮箱拍振故障原因。结果显示... 为探究船用齿轮箱拍振故障机理和优化设备运行过程中的健康管理,文章首先针对实船故障信号进行振动测量,然后对所测信号开展时域、频域、共振解调谱、阶次谱和细化谱分析,最后解析信号处理分析结果,揭示了齿轮箱拍振故障原因。结果显示该方法可有效分析船用齿轮箱拍振故障特征,为解决故障提供了思路。 展开更多
关键词 船用齿轮箱 拍振 信号处理 故障诊断
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铁路货车故障滚动轴承振动信号的时域分析
20
作者 周素霞 陈堰青 +3 位作者 石珮廷 杨延峰 张友印 郎顺明 《高速铁路新材料》 2024年第6期23-30,共8页
为探索铁路货车故障滚动轴承的振动信号特征,提供有效的故障诊断方法,选取铁路货车正常滚动轴承和故障滚动轴承作为研究对象,通过设计并实施一系列轴承振动试验,获取了正常滚动轴承和故障滚动轴承的振动信号数据,并基于时域分析方法,利... 为探索铁路货车故障滚动轴承的振动信号特征,提供有效的故障诊断方法,选取铁路货车正常滚动轴承和故障滚动轴承作为研究对象,通过设计并实施一系列轴承振动试验,获取了正常滚动轴承和故障滚动轴承的振动信号数据,并基于时域分析方法,利用时域波形和统计参数指标对振动信号进行了全面分析。发现故障轴承的峰值、均方根等统计指标明显高于正常轴承,这一结果显示了故障轴承与正常轴承在振动特性上的差异,也验证了时域分析在轴承故障诊断中的有效性。相较于传统的经验检修方法,时域分析方法能够为铁路货车滚动轴承的故障诊断提供更为客观和准确的依据,有望辅助人工检修,降低误判率,提高检修效率,从而保障铁路货车的安全运行。 展开更多
关键词 铁路货车 滚动轴承 振动信号 时域分析 故障诊断
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