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基于振动信号的滚动轴承故障诊断方法研究
基于振动信号的滚动轴承故障诊断方法研究
故障诊断
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基于振动的滚动轴承故障诊断技术研究
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从振动信号处理角度阐述了滚动轴承故障诊断的诊断流程,总结了时域分析、频域分析(包括倒频谱分析、包络分析和谱峭度法)、小波分析、循环平稳信号分析4种主流的滚动轴承故障特征信号提取处理方法最新研究进展。并在此基础上,进一步指出了该技术的发展方向。
基于最优Morlet小波的滚动轴承故障诊断
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基于最优Morlet小波的滚动轴承故障诊断 张 丹a,隋文涛b,张 宇b (山东理工大学a.电气与电子工程学院;b.机械工程学院,山东 淄博 255049) 摘要:将最优Morlet小波和阈值降噪法相结合,进行强噪声背景下滚动轴承故障诊断。依据峭度最大准则确定 最优Morlet小波基。利用连续小波变换和软阈值法对振动信号降噪。试验表明,该方法具有良好的去噪性能, 并能更好地提取滚动轴承振动信号中的
滚动轴承故障振动信号的分析方法研究
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针对滚动轴承故障信号具有非平稳、非高斯的特点,提出了将时域分析与小波分析相结合的方法对滚动轴承进行故障诊断。在研究不同信号分析方法理论的基础上,以滚动轴承外圈故障振动信号为例,采用多种信号处理方法进行了分析。结果表明,各种分析方法在分析轴承故障时的特点各不相同,在实际使用中,可将时域分析与小波分析综合使用,实现轴承状态的实时监测与故障的准确定位。
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基于频率响应分析的滚动轴承故障诊断方法
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基于频率响应分析提出一种新的轴承故障诊断方法。利用调试阶段测量得到的频率响应作为参考值,与具有2种故障类型的轴承所计算得到的频率响应作为对比,对2个测量量进行评估,并将故障轴承与正常轴承之间频率响应偏差作为故障诊断的指标。最后通过实验验证了该方法对于故障轴承诊断的有效性。
基于虚拟仪器的滚动轴承振动故障诊断系统 (2007年)
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介绍了小波变换在滚动轴承故障特征提取中的应用。结合小波变换研制了一套滚动轴承故障诊断虚拟仪器系统。通过对滚动轴承振动信号的小波变换分析,可提取滚动轴承运行状态的特征向量,分析滚动轴承的振动信号,诊断轴承的故障。
滚动轴承的振动信号特征分析
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滚动轴承的振动信号特征分析报告,数字信号处理,实验报告
论文研究-基于EMD和优化K-均值聚类算法诊断滚动轴承故障.pdf
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考虑到滚动轴承振动信号的非平稳特征和实际应用中典型故障样本不易获得等原因, 而在实际应用中, 故障程度识别和故障类型诊断一样重要, 提出一种滚动轴承故障类型及故障程度识别方法。首先对原始振动信号进行EMD分解, 对含故障特征的IMFintrinsic mode function分量进行信号重构, 随后对重构信号进行Hilbert包络谱分析, 在提取特征量的基础上, 应用优化K-均值聚类算法进行故障
如何实现滚动轴承的早期故障微弱信号检测技术研究
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滚动轴承是机械设备中应用最广泛的零部件之一,随着机械设备精密化和复杂化程度增加,对滚动轴承的精度和可靠性要求也越来越高。滚动轴承的损伤,即使是微小的损伤,都有可能影响整个设备正常功能的实现。因此滚动轴承的故障信息检测,特别是早期故障微弱信号检测就显得尤为重要。本文将共振稀疏分解(Resonance-based sparse signal decomposition,RSSD)这一新的信号分解方法应
Python实现根据轴承的振动数据信息来诊断轴承故障的位置和故障严重等级源代码+训练好的模型+数据
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滚动轴承故障诊断的matlab倒频谱分析.pdf
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基于经验小波变换的滚动轴承故障诊断研究,徐明,谭继文,经验小波变换(EWT)作为一种新的自适应信号分解方法,通过在频域自适应构造带通滤波器组,构造正交小波函数,以提取具有紧支撑傅里�
基于多准则融合的滚动轴承振动信号消噪方法
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针对滚动轴承早期微弱故障特征难以提取的问题,提出了基于多准则融合的滚动轴承振动信号消噪方法。该方法采用集合经验模态分解(EEMD)方法对原始振动信号进行分解得到一组IMF分量,计算各阶IMF分量和原始振动信号的相关系数、各阶IMF分量和原始振动信号包络谱的J散度、各阶IMF分量的峭度值;分别根据相关系数准则、J散度准则、峭度准则选取有效IMF分量,将同时保留的IMF分量作为有效分量进行信号重构。实
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基于频带熵的滚动轴承故障诊断研究 (2014年)
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支承松动的典型故障,松动的故障特征机理和特点,包含实例,对机械松动故障的故障诊断有很大意义
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