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提出了一种基于小波包分解和解调分析相结合的旋转机械故障综合诊断方法。它能诊断复杂机械的多类故障,针对振动信号的非平稳和调制特点,首先采用小波包将信号进行分解,再分别以不同的方法分析不同的分解频段。利用解调技术分析小波包分解的高频段(调制频段),用来诊断轴承、齿轮等零部件的各类故障;利用FFT频谱分析小波包分解的低频段,用来诊断转轴的各类故障。理论分析和仿真结果表明该方法优于仅做FFT频谱分析或Hilbert解调分析。实例分析也证明了该方法的实用性和有效性。
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第34卷第1期
2004 年 1 月
东南大学学报
(自然科学版)
JO U R N A L O F S O U T H E A S T U N IV E R S IT Y ( N a tu ra l S c ie n c e E d itio n )
Vol 34 N o 1
Jan. 2004
基于小波包和解调分析的多类故障综合诊断方法研究
杨国安
1
许飞云
2
吴贞焕
3
高金吉
1
(
1
北京化工大学设备诊断工程研究中心, 北京 100029)
(
2
东南大学机械工程系, 南京 210096)
(
3
北京化工大学信息科学与技术学院, 北京 100029)
摘要: 提出了一种基于小波包分解和解调分析相结合的旋转机械故障综合诊断方法.它能诊断
复杂机械的多类故障,针对振动信号的非平稳和调制特点,首先采用小波包将信号进行分解,再
分别以不同的方法分析不同的分解频段.利用解调技术分析小波包分解的高频段(调制频段),
用来诊断轴承、齿轮等零部件的各类故障;利用 FFT 频谱分析小波包分解的低频段,用来诊断转
轴的各类故障.理论分析和仿真结果表明该方法优于仅做 FFT 频谱分析或 H ilbert解调分析.实
例分析也证明了该方法的实用性和有效性.
关键词: 小波包; 解调; 离心泵; 故障诊断
中图分类号: TB52; TN911 文献标识码:A 文章编号: 1001 - 0505(2004)01 0042 04
R esearch on the m ulti fault com prehensive diagnosis m ethod
b ased on w avelet p ack et and dem odu lation
Yang Guoan
1
Xu Feiyun
2
Wu Z henhuan
3
Gao Jinji
1
(
1
P lant D iagnosis Engineering Research Center , Beijing University of Chem ical T echnolog y, Beijing 100029 , China)
(
2
Departm ent of Mechanical Engineering, So utheast University, Nanjing 210096, China)
(
3
S choo l o f Inform ation Science and Techno log y , Beijing U niversity o f Chem ical Technolo g y, Beijing 100029 , China)
Abs t ract : com prehensive fault diag nosis m etho d based on the w av elet packet decom po sition and
emo dulation is proposed. T he fault sig nals w hich are non statio nar y and mo dulated ar e decomposed
y the wav elet packet, then the fault features in different f requency bands are extracted respectively.
he low frequency bands are analyz ed by FFT spectra, and the hig h frequency bands a re demodulated
by Hilbert transformation. This makes it possible to diagnose the different faults o f machines. The
haft faults can be diagno sed in the lo w frequency bands, and the bearing and gear f aults can be
iagnosed in high frequency bands (mo dulated frequency ). By simulation an d real exam ple, the results
show that the m etho d proposed is superior to the FFT spectra or the Hilbert transfo rm .
Key words :
av elet packet; demo dulation; centrifugal pum p; fault diag no sis
收稿日期:2003 07 31.
作者简介: 杨国安(1963—),男,博士,副教授,yangga@ mail.
buct.edu.cn.
在机械振动和噪声信号分析中,小波和解调技
术得到了广泛应用,转子不平衡、不对中等是旋转
机械常见故障,检测这类故障主要是通过工频以及
与其相对应的倍频关系来加以诊断.主要观察时域
图和频谱图.这些频率分量较低,因此在频谱图上
会损失掉许多带有丰富故障信息的高频分量,轴承
作为转子的支撑元件,是常出现故障的零件,轴承
故障和转子故障有耦合作用,轴承故障的特征频率
较转子要高,且高频分量具有调制性质,从谱图上
很难看出频谱特征和与故障对应的特征频率
[1,2]
.
对轴承的故障诊断,基于解调和包络的诊断方
法被证实是有效的,文献[1,2]对该方法作了详尽
的论述.然而,诊断旋转机械中的转子和轴承故障,
只用解调和包络分析振动信号则会产生错误的结
果,因为此时的振动信号不只是由轴承故障所产
生,其中还含有转子、叶轮等轴上零件所产生的故
障信息,基于该想法,本文提出了一种基于小波包
分解的多分量振动信号的综合诊断方法.
小波变换
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weixin_38572960
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