基于包络谱分析的滚动轴承故障诊断方法研究

基于零空间追踪和包络谱的滚动轴承<em>故障诊断em>

提出了利用零空间追踪算法和包络谱分析进行滚动轴承<em>故障诊断em>的方法。首先对轴承故障振动信号进行零空间追踪(Null Space Pursuit)分解,降低噪声的干扰,提取高能量成分。然后对高能量分量进行包络谱分析得到振动信号...

基于LabVIEW时频分析的滚动轴承<em>故障诊断em>

对滚动轴承振动信号的频域分析主要完成对滚动轴承振动信号的幅值频谱分析、功率谱分析、Hilbert包络谱分析、倒频谱分析以及ZOOM-FFT分析。利用该分析软件对实测滚动轴承故障信号进行了分析,取得了良好的分析效果。

滚动轴承振动信号的包络谱分析

滚动轴承的包络谱分析；采用基于Hilbert包络解调的包络谱分析方法，能够清晰地显示与轴承故障特征频率成倍数关系的包络谱线，应用于轴承<em>故障诊断em>

基于小波包包络分析的滚动轴承<em>故障诊断em>

提出一种基于小波包、能量分析和包络分析相结合的滚动轴承<em>故障诊断em>方法。对实测振动信号进行小波包去噪,提取出有用的振动信号。利用小波包将去噪后的信号分解,求出分解后各频带的能量,根据各频带内能量分布,确定故障...

基于EMD细化包络谱分析在轴承<em>故障诊断em>中的应用

将经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)、Hilbert变换和细化(ZOOM)技术结合在一起。...结果表明,基于经验模式分解自适应滤波的滚动轴承振动信号解调方法能够有效地突出故障特征频率成分,避免误诊断。

基于小波分析的滚动轴承<em>故障诊断em>

通过典型信号的MATLAB仿真讨论了小波在检测信号突变...针对滚动轴承故障振动信号,先进行小波消噪,再进行<em>小波分解em>与重构,对重构后的细节信号作Hilbert包络并进行谱分析,从功率谱中可清晰地识别出滚动轴承故障特征频率。

基于振动的滚动轴承<em>故障诊断em>技术研究

从振动信号处理角度阐述了滚动轴承<em>故障诊断em>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。...

轴承<em>故障诊断em>matlab代码（四种方法）

数据分析中主要针对内外圈故障，应用4种故障分析方法分别进行分析....Hilbert包络谱分析和Haar小波分析和数学形态学分析相对于前面的几种方法，可以更好的观测出故障信号频率，从而可以分析故障类型。

基于MEEMD的滚动轴承<em>故障诊断em>方法

提出了一种改进的集总平均经验模式分解(MEEMD)滚动轴承的故障提取方法。对采集得到的振动信号进行MEEMD分解,获得不同频率的本征模式...滚动轴承内外圈故障仿真和实验研究表明:MEEMD方法能有效地应用于轴承的<em>故障诊断em>。

基于频谱分离与小波包分析相结合的滚动轴承<em>故障诊断em>

针对提取的滚动轴承故障振动信号中包含大量噪声,采用频域分离的方法,从故障...从而从功率谱中识别出滚动轴承的故障特征频率,达到滚动轴承<em>故障诊断em>的目的,并结合实验数据对该方法进行验证,结果证明了该方法的有效性。

基于多尺度Hermitian小波包络谱的轴承<em>故障诊断em>.pdf

基于Hermitian的小波包络谱的滚动轴承故障的识别诊断及分析

一种基于MED和希尔伯特变换的滚动轴承早期<em>故障诊断em>方法

为了解决这一问题,提出了一种基于最小熵解卷积(minimum entropy deconvolution,MED)与希尔伯特变换(Hilbert transform,HT)相结合的滚动轴承故障特征提取方法(MED-Hilbert),该方法首先应用MED算法对传感器信号进行...

参数优化变分模态分解方法在滚动轴承早期<em>故障诊断em>中的应用

最终通过分析信号的包络谱可判断轴承的故障类型 。 利用参数优化变分模态分解方法对轴承故障仿真和实测信号进行分析 ， 均成功提取出微弱特征频 率信息 ， 表明参数优化变分模态分解方法可实现滚动轴承早期故障的...

基于循环自相关的滚动轴承故障特征提取研究

滚动轴承在工作过程中产生的振动...用循环自相关函数谱图与包络频谱图进行对比分析,说明在提取滚动轴承故障特征时,利用循环自相关函数法能够很好地抑制噪声。所提出的方法对于滚动轴承故障的精细诊断具有重要的意义。

基于EEMD降噪和滑动峰态解调的滚动轴承<em>故障诊断em>方法

针对滚动轴承早期故障特征十分微弱且易被强背景噪声淹没这一问题,引入零时滞4阶累积量(即峰态因数)用于描述信号中弱冲击成分偏离高斯分布的程度,从而提出一种基于EEMD降噪和滑动峰态解调的滚动轴承早期<em>故障诊断em>方法 ...

基于<em>小波包分解em>的滚动轴承<em>故障诊断em>方法的研究

介绍了小波包分析的基本理论,并以滚动轴承为研究对象,将小波包分析应用于轴承的<em>故障诊断em>。首先用<em>小波包分解em>的方法提取分解频带的能量在时间域上的分布,得到能量谱图,然后通过包络分析得到信号的功率谱,由此可判断出...

基于小波Hilbert包络分析与M-距离函数判别的滚动轴承<em>故障诊断em>

将测得的振动信号进行小波分析变换到时频域,对其高频成分加以提取并进行Hilbert包络功率谱分析,以各频段的能量和为特征量,建立M-距离判别函数来识别滚动轴承故障类型。通过实验分析结果表明该方法取得了较好地实验...