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题名基于提升小波-SVD差分谱的煤机设备故障诊断
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作者
李臻
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机构
中煤科工集团天地(常州)自动化股份有限公司北京分公司
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出处
《煤矿机械》
2024年第10期169-173,共5页
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基金
天地(常州)自动化股份有限公司项目(2023GY0001
2024GY0012)。
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文摘
针对煤机设备微弱故障特征识别困难的问题,提出了提升小波和奇异值分解(SVD)差分谱融合特征提取策略。对煤机设备的振动信号做提升小波分解得到若干个细节信号,利用这些细节信号分别构建Hankel矩阵,并根据实践经验确定Hankel矩阵的行数和列数。利用SVD对每一个Hankel矩阵做正交化分解得到奇异值序列,使用SVD差分谱选择奇异值进行SVD重构,再利用Hilbert解调方法对重构后的信号进行解调,实现煤机设备故障特征的提取。对煤矿现场的电机振动信号进行分析,结果表明,该方法对煤机设备微弱故障特征提取具有良好的效果。
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关键词
提升小波
SVD
煤机设备
故障诊断
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Keywords
lifting wavelet
SVD
coal mining equipment
fault diagnosis
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分类号
TD407
[矿业工程—矿山机电]
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题名分数阶频率加权能量算子在滚动轴承故障诊断中的应用
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作者
李臻
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机构
中煤科工集团天地(常州)自动化股份有限公司北京分公司
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出处
《煤矿机械》
2024年第4期165-168,共4页
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基金
天地(常州)自动化股份有限公司自立项目(2023GY0001)。
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文摘
针对强噪声背景下滚动轴承故障特征难以提取的问题,提出了一种新的特征增强方法——分数阶频率加权能量算子。首先,利用傅里叶变换将信号从时域转换到频域,得到信号频谱的幅值函数和相位函数;其次,设定微分阶次的变化范围和变化步长,根据傅里叶变换的时域微分性质在频域内对信号的幅值函数进行分数阶微分处理,将微分处理后的幅值函数与相位函数相结合,再利用傅里叶反变换得到微分处理后的信号;最后,对不同阶次的微分信号进行Hilbert变换得到包络信号,利用包络峭度指标选择最佳的微分阶次,利用该阶次下的微分信号求取包络谱,从而确定轴承的故障模式。实验结果表明,该方法可以有效地提取出强噪声背景下的滚动轴承故障特征。
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关键词
滚动轴承
故障诊断
分数阶频率加权能量算子
包络峭度
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Keywords
rolling bearing
fault diagnosis
fractional-order frequency weighted energy operator
envelope kurtosis
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分类号
TH133.33
[机械工程—机械制造及自动化]
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