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基于Hilbert谱提取的舰船发动机故障信号分解 总被引：2，自引：0，他引：2
发动机故障特征提取是进行故障诊断的基础,研究舰船发动机故障信号分解下特征参数提取和专家系统故障诊断识别问题,传统方法中通过经验模态分解方法提取故障信号的基频信息,在特征分解过程中需要预先选择基函数,计算复杂,且不能反映信号的幅值在整个频率段上随频率的变化,故障信息表征不全。提出一种基于改进的经验模态分解Hilbert谱提取的发动机故障诊断方法,采用Hil-bert-Huang变换方法的Hilbert谱提取方法,把舰船发动机故障信号这一复杂信号分解成若干个IMF分量之和,利用局部极大值与局部极小值对信号的特征时间尺度进行信号包络分解,在时变ARMA(2p,2q)模型中,分别对每个IMF用Hilbert-Huang变换进行谱分析,提取故障信号的Hilbert谱特征,在Simu-link平台下进行仿真实验,结果表明该故障诊断方法和智能专家系统能准确诊断发动机5类故障,稳定性好。 相似文献
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故障轴承的振动信号由于冲击的影响，表现出非平稳性。小波分析作为一种新的时一频分析手段，对轴承的振动信号进行小波分解，将分解系数进行希尔伯特包络处理，实验信号分析表明，在包络信号的功率谱中，故障的通过频率可以明显的分辨出来。 相似文献
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由于滚动轴承故障信号的频带难以识别,故传统方法在诊断故障过程中存在故障识别准确率较低等问题,提出基于自适应变分模态分解(AAVMD)的滚动轴承故障诊断方法。首先,确定准确的模态数,并利用模态数确定方法获取最大峭度值;然后,对初始振动信号进行AAVMD分解,得到固定数量的本征模态分解量(IMF);再利用共振技术选取具有丰富故障信息的IMF分量;最后,处理所选取IMF分量的带通滤波,并对其进行包络解调分析,通过上述步骤获取故障特征频率,完成滚动轴承故障诊断。实验结果表明,所提方法能够有效提高故障识别准确率,且具有较强的实用性。 相似文献
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滚动轴承是机械设备中广泛应用的零件,其运行状态直接影响着整个机械设备的安全,因此进行滚动轴承的早期故障诊断十分重要。本文结合EMD（经验模态分解）和Hilbert包络解调技术,对滚动轴承故障信号进行了分析,首先利用EMD将信号分解成含不同频率成分的多个IMF（本征模态函数）分量,然后挑选其中的高频IMF分量进行Hilbert包络解调,有效提取出了信号中的故障特征,验证了基于EMD的Hilbert包络解调分析方法在滚动轴承故障分析中的有效性。 相似文献
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针对早期轴承故障的振动信号特征匹配度低的问题,本文给出一种优化VMD在轴承故障诊断中的应用。首先通过优化VMD突出信号有效信息;然后提取出最佳分量的特征向量;最后将支持向量机作为分类算法,识别轴承的故障类型。实验结果表明,该方法避免了VMD参数选取的盲目性,能够有效诊断出轴承的早期故障。 相似文献
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《内蒙古科技与经济》2016,(21)
针对齿轮箱早期故障振动信号非平稳、强噪声,故障频率难提取的问题,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和包络解调的齿轮箱故障诊断方法,为齿轮箱状态监测提供依据。 相似文献
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轴承早期的故障信号属于微弱信号,在强噪声背景下很难被发现,针对该问题,提出了一种局部均值分解(Local Mean Decomposition)方法的滚动轴承故障特征提取方法。通过分析故障仿真信号发现LMD将复杂信号分解为若干PF分量,先用MED对故障信号进行降噪,然后对降噪后的信号进行LMD分解,成功提取了故障信号。 相似文献
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张娅婷 《内蒙古科技与经济》2019,(10)
针对常用的特征提取方法存在着误差较大,且方法多样难以有效对其进行选取等问题,提出一种基于变分模态分解和卷积神经网络的脱硫增压风机轴承智能诊断故障诊断方法,首先对信号做变分模态分解,以期把信号中不同成分分解到不同的频段节点上;最后对包含有故障信号的不同节点作为卷积神经网络的输入进行自动特征提取,利用分类器对特征进行分类,从而实现脱硫增压风机轴承的故障智能诊断。 相似文献
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船舶柴油机的油液铁谱分析是实现故障诊断的重要方法。基于油液铁谱分析的船舶柴油机故障的传统检测方法是采用超声波固-液界面检测算法,导致柴油机故障信号出现环绕波齐次衰减,故障诊断效果不好。提出一种基于模糊伸缩约束控制柴油机油液铁谱分析的故障诊断方法,基于DSP设计船舶柴油机油液铁谱制谱仪和铁谱故障检测硬件系统,采用ADSP-BF537设计油液铁谱分析的电源,选用ADM706SAR芯片设计电路复位。算法设计中,构建油液铁谱分析能量模糊规则方程,设定模糊伸缩约束控制条件补偿油液铁谱分析模型的不确定性,实现对故障的准确定位和检测。实验结果表明,采用该方法进行柴油机故障信号油液铁谱分析和故障诊断,故障亮点定位准确,具有多故障状态监测应答的性能,故障准确发现概率提高显著。 相似文献
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活塞销故障对柴油发动机的整体运行效率有重要影响。在活塞销故障诊断中,以双谱分析柴油发动机所采集的振动信号,以神经网络对故障情况进行有效识别,能够得出活塞销的故障特征,从而采取必要措施减少活塞销故障的发生频率。本文主要以双谱分析方法对柴油发动机活塞销的故障情况进行分析,从而得出活塞销故障的发生规律。 相似文献
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《内蒙古科技与经济》2017,(9)
针对滚动轴承信号的不规则特性及振动信号表现出强非平稳性给滚动轴承故障特征提取带来困难的问题,提出VMD变分模态分解与对称差分能量算子解调的滚动轴承故障诊断方法。仿真实验结果表明所提方法能够有效地对滚动轴承进行故障诊断。 相似文献
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变速箱是机械设备的重要组成部分。由于机械设备的特殊运行条件和运行环境使得变速箱中齿轮副、轴、轴承等常发生故障。因而随着科学技术的发展,对变速箱实施故障诊断,显得尤为重要。而故障诊断的前提是对于故障特征信号的提取。近年来,模糊故障诊断技术在故障诊断和特征提取方面的应用也越来越多。利用故障模糊诊断技术,通过对齿轮在运转时产生的振动信号进行特性分析,来诊断齿轮系统的故障。 相似文献
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《内蒙古科技与经济》2016,(23)
轧机齿轮箱故障直接影响着轧线的生产,对轧机齿轮箱进行状态管理是现代冶金设备管理的发展方向。扎机齿轮减速箱一旦发生故障,其振动信号表现出强烈的非平稳性,表现为复杂的调制现象,因强烈的噪声干扰,给故障特征提取带来了困难。通过基于经验模态分解与能量算子解调相结合的方法对轧机齿轮箱振动信号进行了分析,该方法能有效的对轧机齿轮箱进行故障诊断。 相似文献