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基于倒双谱分析的轴承故障诊断研究 被引量:18
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作者 李辉 郑海起 唐力伟 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2010年第4期353-356,共4页
将常规的双谱分析与倒谱技术相结合,提出了基于倒双谱的齿轮箱故障诊断方法。首先对齿轮箱振动信号进行双谱分析,以消除噪声的影响,再计算双谱的倒谱,对信号进行倒双谱分析,可有效提高信噪比,提取轴承的故障特征。齿轮箱轴承内外圈故障... 将常规的双谱分析与倒谱技术相结合,提出了基于倒双谱的齿轮箱故障诊断方法。首先对齿轮箱振动信号进行双谱分析,以消除噪声的影响,再计算双谱的倒谱,对信号进行倒双谱分析,可有效提高信噪比,提取轴承的故障特征。齿轮箱轴承内外圈故障振动试验信号的研究结果表明,倒双谱分析能有效地诊断轴承的故障。 展开更多
关键词 故障诊断 轴承 倒谱 双谱 倒双谱
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一种轴承故障检测的新方法 被引量:6
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作者 吴晓波 赵武锋 陈志强 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第5期515-517,521,共4页
针对轴承故障检测中用一般的谱分析法难以实现故障的精确判定的问题,提出一种新的轴承故障检测方法。考虑到复倒谱法对周期性异常振动特征提取的有效性,利用频谱分析结合复倒谱分析对采集的轴承振动信号进行处理,先通过频域分析获取高... 针对轴承故障检测中用一般的谱分析法难以实现故障的精确判定的问题,提出一种新的轴承故障检测方法。考虑到复倒谱法对周期性异常振动特征提取的有效性,利用频谱分析结合复倒谱分析对采集的轴承振动信号进行处理,先通过频域分析获取高、中、低频带的均值,再通过复倒谱方法获取异常振动产生的周期性激励信号提取振动信号特征参数,分离出噪声中的“异音”信号,并结合模糊算法,初步实现了轴承故障的智能定位。实验结果表明,该方法是有效的。在积累足够量的样本数后,可望建立相应的专家库,实现轴承故障的快速智能诊断。 展开更多
关键词 故障检测方法 异常振动 振动信号 轴承故障 谱分析法 特征提取 倒谱分析 频谱分析 频域分析 信号提取 模糊算法 智能诊断 周期性 行处理 谱方法 样本数 专家库 频带
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一种改进的局部倒频谱分析方法 被引量:5
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作者 张西宁 李兵 雷威 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期1-5,14,共6页
针对倒频谱分析难以实现从低信噪比信号中检测故障的问题,在对局部倒频谱分析的基础上,提出了一种改进的局部倒频谱分析方法,并给出了改进局部倒频谱分析的原理和算法。该方法通过在时域引入相关消噪处理,降低时域原始信号中的非周期性... 针对倒频谱分析难以实现从低信噪比信号中检测故障的问题,在对局部倒频谱分析的基础上,提出了一种改进的局部倒频谱分析方法,并给出了改进局部倒频谱分析的原理和算法。该方法通过在时域引入相关消噪处理,降低时域原始信号中的非周期性分量的干扰,在频域引入相关消噪处理,降低频谱上非周期性谱峰影响,实现了频谱上周期性故障特征向零频率附近的聚集。改进的局部倒频谱分析方法解决了局部倒频谱方法存在的计算频带难以选择的问题,同时消除了对故障频域内周期性特征局部化分布的限制,扩展了应用范围。将该方法用于仿真信号以及故障齿轮实验测试信号的分析,结果表明,与传统倒频谱和局部倒频谱方法相比,提出的改进局部倒频谱分析方法具有强的抗噪能力,实验中较传统倒频谱和局部倒频谱方法分别多提供了8.05bit和1.11bit的诊断信息。该方法可用于实现从低信噪比信号中检测故障。 展开更多
关键词 倒频谱 振动信号处理 早期故障识别 齿轮 轴承
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基于倒频谱理论的滚动轴承故障检测 被引量:8
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作者 芮执元 徐龙云 李贵明 《轴承》 北大核心 2007年第1期35-37,共3页
探讨了倒频谱技术在滚动轴承故障诊断中的应用。针对滚动轴承振动信号的特征,利用倒频谱技术可简化谱图的特征分析,提高滚动轴承故障诊断的准确性。
关键词 滚动轴承 故障诊断 振动 信号 倒频谱
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局部倒频谱编辑方法及其在齿轮箱微弱轴承故障特征提取中的应用 被引量:10
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作者 张西宁 周融通 +1 位作者 郭清林 张雯雯 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第12期1-9,共9页
针对齿轮箱滚动轴承的微弱故障诊断常常由于背景噪声、离散频率成分干扰,造成轴承故障漏诊,不利于设备的长期稳定运行的问题,将局部倒频谱(LC)理论与倒频谱编辑(CEP)方法相结合,提出一种局部倒频谱编辑方法(LCEP),解决了LC无法进行时域... 针对齿轮箱滚动轴承的微弱故障诊断常常由于背景噪声、离散频率成分干扰,造成轴承故障漏诊,不利于设备的长期稳定运行的问题,将局部倒频谱(LC)理论与倒频谱编辑(CEP)方法相结合,提出一种局部倒频谱编辑方法(LCEP),解决了LC无法进行时域信号重构的问题。针对分析频带选择这一关键性问题,在齿轮箱滚动轴承微弱故障诊断中给出了选择准则。调整后的局部倒谱可以成功提取复杂振动信号中的干扰成分,实现对主要干扰成分的编辑,抑制其对微弱故障诊断的干扰。将所提方法用作信号预处理,对重构时域信号做希尔伯特变换和包络分析,建立齿轮箱振动信号模型,利用仿真信号和实验信号验证了方法的有效性。将所提方法与CEP方法和倒谱预白化(CPW)方法对比表明,LCEP结合包络谱(ES)诊断方法在强背景噪声、多频率成分干扰及复杂调幅调频的齿轮箱振动信号中,成功提取轴承外圈微弱故障特征,特征明显性提高了6倍。 展开更多
关键词 振动信号 局部倒频谱 轴承微弱故障检测
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