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轴承早期故障特征提取方法研究
针对滚动轴承早期故障信号被背景噪声淹没、故障特征不明显的问题,提出一种基于小波包分解和互补集合经验模态分解(CEEMD)的轴承早期故障信号特征提取方法。利用Matlab软件对采集到的轴承振动信号进行快速谱峭度分析,根据峭度最大化原则确定带通滤波器的中心频率和带宽,设计带通滤波器;对经过带通滤波器滤波后的信号进行小波包分解和CEEMD分解,根据峭度、相关系数筛选出有效本征模态函数(IMF)分量;利用IMF分量重构小波包信号,对重构小波包信号进行包络谱分析,提取轴承早期故障信号特征频率。该方法通过谱
所属分类:
其它
发布日期:2020-05-21
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38606870
基于多尺度Hermitian小波包络谱的轴承故障诊断.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中国机械工程第23卷第1期2012年1月上半月 2.1轴承内圈的故障诊断 4000 图2所示为轴承内圈存在局部故障的时域振 3000 邇2000 动信号。图3所示为采用传统方法计算得到的振 1000 动信号的包络谱,由于受背景噪声的影响和带通 滤波、带宽选择的限制,滚动轴承的内圈故障特征 频率f在图3中没用得到明显体现 10时 2004006008001000 频率f/Hz 图5轴承内圈故障的多尺度包络谱 20 4000 -10 3
所属分类:
C
发布日期:2019-07-27
文件大小:2097152
提供者:
kkkwuwu
基于小波降噪和改进HHT的滚动轴承故障诊断方法研究
提出了一种基于小波域阈值降噪和改进Hilbert-Huang变换的滚动轴承的振动信号分析方法。利用小波域阈值消噪的方法对振动信号进行降噪,采用基于包络极值延拓和相关系数法的HHT方法得到信号的Hilbert谱和Hilbert边际谱,根据谱图幅值特性判断轴承的状态。该方法能够有效地提取信号特征,具有良好的诊断效果。
所属分类:
其它
发布日期:2020-05-25
文件大小:742400
提供者:
weixin_38665193
基于小波包包络分析的滚动轴承故障诊断
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故障诊断方法。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,确定故障所在频带,并以此作为特征分量。对特征分量进行Hilbert解调分析,将包络谱谱峰处的频率与理论计算的滚动轴承故障频率进行对比,诊断轴承故障并确定故障位置。
所属分类:
其它
发布日期:2020-06-02
文件大小:871424
提供者:
weixin_38744526
基于振动的滚动轴承故障诊断技术研究
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。
所属分类:
其它
发布日期:2020-07-01
文件大小:173056
提供者:
weixin_38636655
基于小波包和EMD的滚动轴承故障诊断
针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于小波包和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)的滚动轴承故障诊断方法。该方法用小波包对振动信号进行预处理,用Hilbert变换求重构信号的包络,采用EMD方法将包络信号分解为若干个IMF分量,让故障信息得到凸显,然后根据某个分量的频谱,判断滚动轴承的故障类型。实验结果表明,比传统的时频分析方法,该方法能够更有效地提取轴承故障特征,诊断轴承故障。
所属分类:
其它
发布日期:2020-06-28
文件大小:243712
提供者:
weixin_38550146
基于频谱分离与小波包分析相结合的滚动轴承故障诊断
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,从故障轴承振动信号中分离出纯故障信号,通过对纯故障信号进行小波包分解和重构,对重构后的小波包系数进行Hilbert包络解调并求取解调后信号的功率谱,从而从功率谱中识别出滚动轴承的故障特征频率,达到滚动轴承故障诊断的目的,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。
所属分类:
其它
发布日期:2020-06-28
文件大小:447488
提供者:
weixin_38593823
基于小波的振动信号包络提取方法
基于小波的振动信号包络提取方法
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-14
文件大小:328704
提供者:
weixin_38734492