特征频率
- 基于参数化滤波的旋转设备特征频率提取
构十分复杂,特征频率十分容易被无关的信号成分所淹没,因此针对强噪声背景下的特征频率有效提取成为国内外众多学者的研究重点[4-6]。苏文胜等[7]提出基于经验模式分解和谱峭度的滚动轴承早期故障诊断方法,先基于互相关系数和峭度准则对信号预处理,再利用谱峭度选取最佳带通滤波器参数和包络解调实现轴承早期故障诊断。李伟等[8]提出基于变分模态分解的行星齿轮箱故障特征提取新方法,能有效地识别行星齿轮箱不同故障类型。Huang等[9]提出基于盲源分离算法的齿轮箱故障特征
振动与冲击 2023年17期2023-09-20
- 高速列车轴箱轴承典型故障特征的数值仿真分析
型缺陷的理论特征频率轴承不同元件的频率对于监测轴承工作状态、分析轴承故障类型具有重要意义。保持架旋转频率fc为[17]式中：ni为内圈转动频率；d为滚子直径；dp为轴承节圆直径；α为接触角。内圈某一点相对保持架某一点的旋转频率为[17]滚子通过外圈滚道上某一点的频率为[17]式中：Z为轴承单侧滚子数量。滚子通过内圈滚道上某一点的频率为[17]滚子绕自身轴的旋转频率为[17]当高速列车运行速度为250 km/h 时，轴箱轴承的转速为1 490 r/min，此
中南大学学报（自然科学版） 2023年1期2023-03-27
- 脉冲星特征频率信号的到达时间处理方法
出采用脉冲星特征频率信号处理获得TOA的方法，证明了特征频率信号处理为最佳匹配滤波，为任意脉冲星信号的最佳处理提供了理论依据。基于高精度雷达原理，提出了脉冲星信号的宽带处理技术，利用脉冲星信号的特点，提高了TOA的估计精度，探索了高精度脉冲星导航的技术途径。1 脉冲星信号处理1.1 脉冲星信号到达时间（TOA）估计对TOA的估计，可分为时域及频域处理。从信号形式上看，有脉冲星信号观测轮廓积累和光子到达时间TOA估计2种。由于脉冲星信号能流密度极低，以最强的
航空学报 2023年3期2023-03-12
- 基于FSDD和MAC的复杂工况滚动轴承在线故障诊断方法*
法,对于故障特征频率识别,一般是将时域信号转换到频域上进行分析。当旋转机械系统中有随机激励输入时,振动信号将含有大量白噪声。此时,使用一般的频谱分析,例如傅里叶变换等,难以识别故障的特征频率。频域分解法(frequency domain decomposition,FDD)是多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)的频域分析方法[3],是常用的运行模态分析(operational modal analysis,
机电工程 2023年1期2023-02-13
- 基于EEMD与GWO-MCKD的门座起重机回转支承故障诊断
频率，为故障特征频率。因故障特征频率未知，本文作者根据回转支承参数计算理论故障特征频率，将其最大值与最小值代入公式，得到解卷积周期的范围。此外，因理论故障特征频率与实际故障特征频率存在误差，应适当将计算得到的范围扩大；(4)将GWO寻优得到的最佳参数组合代入MCKD，以此对最优分量进行分析，并做出包络谱；(5)将包络谱中发现的故障特征频率与理论故障特征频率进行对比分析，得出诊断结果。整个诊断方法的流程如图2所示。图2 EEMD与GWO-MCKD方法流程2
机床与液压 2022年7期2022-09-18
- 高频延迟线型SAW器件仿真与设计
延迟线器件，特征频率是器件的主要参数。当外部环境发生改变时，叉指换能器的特征频率发生改变，从而实现对气体浓度监测的功能。在有限元仿真分析中，模态是压电结构固有特性，每个模态对应的谐振频率和振型都各不相同。因此，通过有限元软件COMSOL 的模态分析模块可计算出器件的频率特性。2.1 建立二维模型本文所研究的延迟线型声表面波器件工作过程中，由压电效应所激励的声表面波都是具有周期性的横波，由于声表面波器件具有周期性条件，所以，研究叉指高度与输出电压关系时，利用
科技创新导报 2022年14期2022-09-01
- RV减速器振动特性的自相关分析
对振动机理、特征频率来源及其影响因素还需进一步研究。目前，国内对RV 减速器的自相关分析研究较少。张光明［7］利用循环自相关函数对轮边减速器进行分析。李超［8］利用PeakVue技术，将其与自相关技术和圆周波形图相结合，对减速机轴承进行故障诊断。基于国内工业领域使用的机器人，本实验采用了使用较为广泛的RV-40E 减速器进行整机测试，进行自相关分析，通过分析机器人的运行工况，从不同转速的信号中提取共性的周期成分，找出较为明显的特征频率，并解析其随速度升高下
计测技术 2022年3期2022-07-07
- 跨层叉指换能器对复合膜SAW器件影响的研究*
插图为对应的特征频率fa=2.97 GHz以及反特征频率fr=3.0 GHz下的SAW器件振型图。图3 导纳曲线3.2 薄膜厚度分析单晶压电衬底结构的SAW器件，SAW在传播过程中若忽略由衬底表面粗糙度造成的漫反射则无需研究色散对其SAW传播的影响。但对于复合膜SAW器件，SAW将会从一种材料中传播到另一种材料中，这就导致色散现象的发生，所以在这一小节中通过对hdia和hLiNbO3两个膜厚参数进行色散分析。图4为LiNbO3膜hLiNbO3处于0.2～0
传感器与微系统 2022年3期2022-03-23
- 电动发电机组滚动轴承振动故障诊断分析
;频谱分析;特征频率Key words： rolling bearing;vibration monitoring;spectrum analysis;characteristic frequency 中图分类号：TH133.3 文献标识码：A 文章编号：1674-957X（2022）05-0109-030 引言核电厂运行
内燃机与配件 2022年5期2022-02-28
- 多层SAW器件叉指换能器错层布局研究*
究内容：1)特征频率研究，主要研究在特定结构参数下SAW器件的正、反特征频；2)频域研究，针对研究内容1中的结构参数绘制SAW器件的导纳曲线；3)参数化扫描，扫描内容分别为hLN，hDIA,S1三个参数项，输出结果为SAW器件的正、反特征频率、电势、振型等。为了明确IDT错层布局对SAW的影响，选择了3个SAW器件性能参数进行对比研究，分别是特征频率f,机电耦合系数K2以及导纳比AR。特征频率f的定义为[15]f=(f++f-)/2(3)式中f+为正特征频
传感器与微系统 2022年2期2022-02-28
- 量子中医药学初探
完成患者疾病特征频率的测试及药物特征频率的测定，而量子配药则需完成特定频率及特定归经的药物配制，从而实现频率医疗的功能，亦即使用与疾病的特征频率同频率、同波谱的正能量药物抵消疾病的负能量，达到快速疗愈的目的。因此，对量子医学进行研究必将推动医学新的发展。目前在量子测试领域已经涌现了一大批以挠场仪为代表的测试仪器，可以完成对患者疾病进行定性、半定量乃至定量的频率及频谱测量，亦可对药物频率进行测试[4-5]。高素质的中医大师也可凭借经验快速精准的完成这些测试工
空军军医大学学报 2021年2期2021-11-30
- 基于振动信号技术特征频率的故障注入轴承案例研究
物理方法包括特征频率法[8]、谱峭度法[9]，具有不依赖历史数据的特点，更适用于工程实际中的小样本故障诊断场景。综上，大部分文献侧重于对故障信号处理、故障诊断模型的研究，所研究的轴承常常只是早期轻微故障且具有多故障耦合的特点，针对典型单一故障模式开展故障注入轴承试验件的研究并不多见。航天领域针对轴承产品的可靠性有极高要求，意外故障可能会导致重大损失，例如美军HESSI卫星在振动试验中就因为试验台轴承故障造成整星损毁[10]。有很多文献重点关注轴承加速寿命试
环境技术 2021年4期2021-09-11
- 设备诊断技术在大型减速机上的应用
28轴承内环特征频率143.65Hz，外环特征频率109.94Hz，滚动体特征频率89.95Hz，其中外环特征频率109.94Hz出现了多倍频，说明QJ228轴承有明显故障。另外，未发现齿轮和其他轴承的频谱异常状况。图2 减速机输入轴A2、A5测点的振动速度频谱2.2 振动加速度频谱及分析图3是减速机输入轴A2、A5测点的振动加速度频谱。由图3可见，在低频区域109.94Hz出现了多倍频振动，在高频区域出现了共振，A2、A5测点的共振值RMS高达33m/s
化工机械 2021年3期2021-08-05
- 基于复包络谱的滚动轴承故障特征提取方法研究
叶变换获取的特征频率更加显著。本文提出了一种基于复包络谱的滚动轴承故障特征提取方法，将正交采样获取垂直方向的振动信号组成一个复数，然后运用BEMD将复数分解成系列复固有模态函数(complex intrinsic mode function，CIMF)，用Hilbert变换分别对CIMF的实部和虚部进行解调得到各自的包络信号，组成一个复包络信号，最后运用复傅里叶谱融合两个方向的振动信号特征。所提方法既可加强微弱振动信号特征，进行早期故障特征提取，也可综合两
振动与冲击 2021年12期2021-06-30
- 基于特征频率筛选的声发射信号去噪算法
视为该分布的特征频率，而加工信号在频域具有为低幅值、宽频带的特点，进一步可以概括为一种连续频率分布[6-7]，如图1所示。图1 离散频率分布与加工信号频率示意图早期受限于计算机性能，对原始信号中加工信息的提取以RMS滤波、振铃计数等硬件手段为主[1,7]，无法处理非加工信号的干扰。近几年，随着计算机的处理性能的发展，在加工领域中，声发射分析技术逐渐从参数法分析法转向频域与时频域分析[3,8-9]。对非加工信号也逐渐在频域与时频域进行研究，X.Chiemen
机械工程师 2021年5期2021-05-22
- 综合CEEMDAN-SVD与倒频谱的滚动轴承故障诊断方法
障信号的故障特征频率。倒频谱是指信号的对数功率谱的逆，与对数功率谱是一对傅里叶变换，由于其具有时间因次，也被称为时谱。倒频谱分析是一种二次分析技术，它受传感器测点位置以及传输路径的影响较小，能将原来频谱图中成簇的边频带谱线简化为单根谱线，便于观察。滚动轴承发生故障时，虽然SVD降噪可以有效去除滚动轴承故障信号中的随机噪声，但是经SVD降噪后的滚动轴承故障信号功率谱中，仍然存在着大量的非对称分布边频，给滚动轴承故障诊断带来困难。借助倒频谱则可将功率谱中成簇的
太原理工大学学报 2021年3期2021-05-21
- 地铁直线轨道钢轨波磨影响参数研究
，摩擦功率的特征频率主要集中在中低频范围。在主要特征频率80 Hz处，扣件纵向刚度为55 MN/m时对应的摩擦功率幅值最小，然后按照扣件纵向刚度分别为15 MN/m、45 MN/m、5 MN/m、35 MN/m和25 MN/m顺序摩擦功率幅值依次增大，且不同扣件纵向刚度所对应的主要特征频率处摩擦功率幅值相差不大，说明在主要特征频率处，扣件纵向刚度对钢轨波磨的影响不明显。同时，随着扣件纵向刚度的增大，摩擦功率的特征频率没有发生改变，表明扣件纵向刚度的变化不会
中国机械工程 2021年4期2021-02-28
- 利用包络解调技术分析诊断滚动轴承故障
滚道缺陷，其特征频率是指转子旋转一周滚动体冲击内滚道缺陷的次数乘以转频。依据滚动轴承故障频率的经验公式：转子每旋转一周，滚动体经过内滚道缺陷次数大约为0.6倍单列的滚动体数。内滚道产生的振动是冲击，不是正弦波，其频谱是内滚道故障频率及其谐波。内滚道随转子旋转，根据内滚道损伤部位与滚动体发生冲击接触的位置不同，振动的振幅会发生以转频为周期的变化，即发生振幅调制。内滚道故障频率就是载波频率，转频为调制频率。如图3 所示为在实际诊断中发现的轴承内滚道缺陷的频谱波
冶金动力 2020年1期2020-12-27
- 基于变分模态分解和奇异值分解的频率相近信号分离方法
成分由于故障特征频率和倍频的存在变得十分复杂，两种故障的特征频率还可能十分接近，因此分离和提取故障信号中的相近特征频率具有重要实际意义[7～9]。2014年Dragomiretskiy K等人提出一种新的信号分解方法——变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)[10]，该方法有较强的抗噪能力，对于相近频率信号有更高的分辨率，还能够提取出较微弱的信号成分[11]。文献[12]中用VMD对滚动轴承的早期故障信号进行
计量学报 2020年11期2020-12-18
- 基于LCD-LLTSA的电动汽车电机轴承故障特征频率提取
分析提取故障特征频率,仿真信号和实例均验证了该方法的有效性。2 LCD方法LCD有一个假设,那就是原始信号x(t)是由多个ISC构成的,并且所有ISC分量两两独立,其分解步骤如下:1) 确定x(t)的所有极值点及时刻(Xk,τk),k=1,2,3,…,M。这样,x(t)就被Xk和Xk+1这2个点分成了若干段,在每段上对x(t)进行线性变换,得到:(1)2) 将Hk连接得到H1(t),并令P1(t)=x(t)-H1(t)。3) 如P1(t)满足ISC分量的判
计量学报 2020年10期2020-11-06
- 滚动轴承教学实验台
动轴承的故障特征频率轴承的特征故障频率计算公式如下：将具体参数代入公式可得：fr=2.37 Hz 时，内圈故障、外圈故障、滚珠故障的特征频率分别为14.1917、9.86、129.8612 Hz。4 滚动轴承故障信号实验研究HRB6220 深沟球轴承如图 3 所示。利用 PAC 公司的R-15 传感器采集故障信号，并进行分析。测点的选择应符合刚度最大和传递路径最短的原则，最好选在轴承的承载区且靠近外圈。实验时，采用离被测轴承最近的传感器（见图4），该传感器
实验技术与管理 2020年9期2020-10-09
- 基于小波变换的滚动轴承故障诊断
数据进行故障特征频率提取分析。首先根据Harr小波理论，给出基于Harr小波的信号分解与重构算法;然后根据轴承元件之间滚动接触的速度关系建立的方程，求得滚动轴承的特征频率;最后以西储大学的6203-2RS JEM SKF深沟球轴承作为研究对象，对轴承的外圈、滚动体和内圈进行故障诊断，利用MATLAB编写小波变换程序并进行仿真分析。仿真结果表明：利用小波变换可以准确的判断滚动轴承的故障振动信号，得出与轴承理论上特征频率相对应的频率点。关键词：小波变换;故障诊
内燃机与配件 2020年2期2020-09-10
- 广义解调算法中能量因子的引入与配置原理的研究
检测瞬时故障特征频率，估计拟合函数;引入了能量因子的概念，根据拟合函数配置能量因子，按照提出方法对原始信号进行重构;参考能量因子对重构信号的相位函数进行估计;对重构信号进行解调，得到关于能量因子的解调信号。根据特征频率的解调值与通过测得转速计算的理论值进行对比，评价能量因子配置的合理性。仿真和实测信号的处理，证明了算法的有效性。关键词：故障诊断;滚动轴承;特征频率;广义解调;能量因子中图分类号：TH165+.3;THl33.33 文献标志码：A 文章编号：
振动工程学报 2020年1期2020-05-21
- 燃气发生器循环变推力发动机频率响应分析
2.3 系统特征频率与阻尼系数分析在燃气发生器循环液体火箭发动机系统中,燃气发生器及推力室参数被作为主要被控对象。将燃气发生器与推力室压力等参数设置为观测变量,分别在2种工况达到稳定状态时考察系统的特征频率及阻尼系数。根据各特征频率下观测变量的模态振型,系统的特征频率可分为2类：对应于燃气发生器的特征频率与对应于4台并联的推力室的特征频率。由表2可以看出,4台并联的推力室特征频率非常接近。表2 高工况系统阻尼系数及频率Tab.2 Eigenvalues a
火箭推进 2020年2期2020-05-06
- 瓷砖检测机器人的声音信号处理
单片机系统;特征频率中图分类号：TN912 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2020）04-0029-02Abstract： The system includes： sound preprocessing part， AD conversion chip， single-chip microcomputer chip and display and key part. The system first coll
科技创新与应用 2020年4期2020-02-25
- 微波功率晶体管增益-频率研究
响微波晶体管特征频率fT与电流放大倍数β 的各个因素进行仿真研究，尝试调节双极型硅微波晶体管的衬底浓度，基区、N+区、P+区离子注入和材料参数中的载流子寿命等因素使之达到对器件功能的最优组合。2 器件结构及相关工艺的选择硅微波晶体管具有芯片面积小、电流容量大、特征频率高等特点。此类器件芯片在设计和制造上的难点主要有两点：一是在较小的芯片面积上，所设计的发射区条宽、发射区周长以及各区掺杂浓度、结深等参数如何满足产品电流容量、大电流直流增益及饱和压降等的要求；
微处理机 2019年6期2019-12-26
- 基于共振解调的空气压缩机轴承故障诊断研究
找出它的故障特征频率[1-2]。共振解调法能够利用冲击脉冲含有宽广频谱的特点检测故障引起的瞬态冲击。对共振解调后的信号进行Fourier 变换，通过频谱识别特征频率，不仅能够判断轴承的损伤程度，还可以确定轴承的损伤部位，从而诊断轴承故障。本文针对空气压缩机滚动轴承故障引起的周期性冲击特征提取问题，考虑到共振解调在检测瞬态冲击方面的优势，提出了基于共振解调的空气压缩机滚动轴承故障诊断方法，并应用该方法分析了滚动轴承故障实验信号，准确诊断了滚动轴承元件故障，验
城市公共交通 2019年10期2019-11-27
- 离心压缩机动静干涉信号特征识别方法*
征，并将干涉特征频率与叶轮固有频率相联系，总结试验成果并应用于实际压缩机结构改进设计研究中。1 动静干涉转速工况仿真在进行动静干涉相关测试之前，需要先对试验台离心压缩机叶轮进行设计转速工况下运行模态仿真计算；接着基于叶轮运行模态仿真结果得到叶轮干涉图，从而最终确定动静干涉测试的转速工况。1.1 叶轮运行模态仿真计算表1为试验台离心压缩机的一些重要参数。对离心叶轮建立模型，在设计转速3 500 r/min并考虑预应力效应下进行工作叶轮运行模态仿真计算[13-
振动、测试与诊断 2019年5期2019-11-06
- 基于小波包分析的电机滚动轴承故障诊断
方法，计算的特征频率跟实验结果能很好的对应，同时还介绍了选择小波包分解层数的方法。1 滚动轴承的结构电机转子转轴与定子之间的连接部件滚动轴承的基本结构如图1所示。主要由4个部分组成，首先是内外两个同心圆环轨道，即轴承的外圈和内圈；其次是内外圈之间的滚动体；最后是具有衔接和固定作用的保持架[4]。其主要参数有：轴承节径D、滚动体直径d、内圈滚道半径R1、外圈滚道半径R2、滚动体的个数n、接触角α。在实际运行条件下，滚动轴承因其自身的结构特点、恶劣的环境和负载
测控技术 2019年4期2019-09-19
- 复杂背景下对称差分解析能量算子在轴承故障诊断中的应用
有把模拟故障特征频率提取出来外，其他三种算法都可以将故障特征频率提取出来。对于HT算法，能在较强的背景噪声下成功的提取出故障特征频率，是因为通过信号的解析形式固有的调幅和调频能力都具有一定的降噪能力[12]。而对于EO_SD如前文所述，改用中心有限差分后，对数据进行平滑处理，起到了抑制噪声的作用。虽然这两种算法可以较好的提取出故障特征频率，但还是可以从图5(d)看出，在同等量级下(0～0.6)，AEO_SD所提取出的故障频率以及它的倍频的峰值远远大于HT和
振动与冲击 2019年8期2019-06-13
- 基于TVD和MSB的滚动轴承故障特征提取
号，通过故障特征频率成分占比p选取最佳的5个载波频率切片进行平均得到复合切片谱，提取出轴承故障特征；最后，通过分析复合切片谱，判断故障类型。仿真和实验分析表明，该方法能够有效抑制随机噪声，提高故障特征提取效果。1 二阶全变分去噪1.1 基本原理全变分去噪可以看成是一个数值优化过程，包含二次数据保真项和凸正则化项，常用的全变分过程的基础是通过一阶或者二阶差分实现对原始信号的稀疏表示。本文选用二阶差分定义信号的全变分。假设一维信号x(n)，(0≤n≤N-1)，
振动与冲击 2019年8期2019-06-13
- 基于自适应优化的TQWT轴承早期故障诊断方法∗∗
得到的包络谱特征频率强度系数最大原则来提取最优分解分量，通过分析最优分解结果的包络谱来判断轴承故障类型。将通过仿真信号和工程实验数据对本文方法进行验证。为了体现本文方法的优势，将与小波变换方法处理结果进行对比。1 基础理论介绍1.1 TQWT可调品质因子小波变换是早些年由学者Selesnick提出的一种新式离散小波变换。该方法通过改变品质因子Q、过完备系数r以及分解层数J的大小来调节小波分解的尺度因素，十分灵活。TQWT是利用带通滤波器组迭代的方式实现信号
制造技术与机床 2019年2期2019-03-06
- 光学波前参数的分析评价方法研究
得到中频段的特征频率为0.18mm-1。该方法避免了频域滤波法所导致的幅频特性失真的问题，且可以更好地分析波前信号的细节和频率特性。关键词：飞切法;波前评价;小波变换;特征频率中图分类号：0436 文献标志码：A引言金刚石飞切法能够克服晶体材料质地软、脆性高、温度敏感性高等特点，是进行精密加工的有效手段。飞切法加工时，采用单一方向“飞刀”切削的加工方式，因受周期性走刀、机床振动、环境振动等多种因素的影响，加工表面将残留大量的不同频率的波纹误差，在光学系统中
光学仪器 2019年3期2019-02-21
- 基于特征频率组的铣削颤振识别*
征，建立基于特征频率组的切削稳定性自动分析和识别的方法。该方法从频域特征的角度，避免了颤振的时域判断方法中，人为选择阈值的问题，针对不同机床，对颤振的识别和判断具有更好的适应性。1 频域特征分析在铣削加工过程中，由断续切削力和旋转零部件的不平衡引起的强迫振动，始终存在。而强迫振动的频率与主轴转速相关，通常是转速对应频率的倍频。加工过程不稳定引起的颤振，其频率与主轴的动态性能相关，通常颤振发生在主轴系统的固有频率附近。因此，强迫振动与颤振引起的振动信号，在频
组合机床与自动化加工技术 2018年9期2018-10-09
- 改进循环维纳滤波器算法的滚动轴承复合故障诊断
轴承外圈故障特征频率的基频,但不能提取出其谐频,此外无法得到滚动轴承内圈故障的任何信息.图5为所述方法的分析结果,其中:图5(a)是将图3(a)所示信号作为循环维纳滤波器的期望输出、图3(d)所示信号的循环维纳滤波结果;图5(b)是图5(a)所示信号的包络解调谱,从中可以看出外圈故障特征频率及其谐频被很好地提取出来;图5(c)是将图3(b)所示信号作为循环维纳滤波器的期望输出、图3(d)所示信号的循环维纳滤波结果;图5(d)是图5(c)所示信号的包络解调谱
中国工程机械学报 2018年4期2018-09-05
- 一种空间轴承的自适应共振解调故障诊断方法*
为元件的故障特征频率，故障诊断的关键是获取低频的冲击频率，通过与理论值的对比识别损伤部位[5,11].滚动轴承各元件的故障特征频率如下：滚珠故障特征频率为(1)内圈故障特征频率为(2)外圈故障特征频率为(3)保持架通过内圈特征频率为(4)保持架通过外圈特征频率为(5)式中：fi和fo分别为内、外圈的转动频率，Dm为轴承节圆直径，Db为滚珠直径，z为滚珠数目，α为接触角(单位：rad).共振解调法是获取轴承振动信号中低频冲击频率的有效方法，其原理如图1所示.
空间控制技术与应用 2018年4期2018-09-04
- 离心压缩机回流器叶片结构对旋转失速影响的试验研究
旋转失速团的特征频率为低频，其频率低于转速频率。当压缩机组发生旋转失速时，该低频信号产生，并且随着流量的减小，其幅值不断增大[7-12]。基于声压信号频谱分析，未发生旋转失速时其频谱主要频率成分为转速频率和叶片通过频率及其相关倍频，而发生旋转失速时会出现频率较低的旋转失速团特征频率。因此，可以通过分析流道内部气流频率，来进行旋转失速方面的试验研究。这丰富了对压缩机旋转失速现象的认识，为压缩机组扩稳和安全运行的设计和研究提供了试验依据。2 试验装置与测试系统
风机技术 2018年1期2018-03-21
- 基于贝叶斯理论的拉杆转子模态特性确认
高压转子结构特征频率的变化范围和规律，通过与实验模态特征频率对比，证明了该方法的有效性。拉杆结构； 弹塑性滑动模型； 贝叶斯理论； 蒙特卡罗方法； 实验模态分析建立准确的航空发动机高压转子拉杆结构有限元模型对于分析结构动态特性、提高装配水平具有十分重要的现实意义[1]。某型航空发动机高压转子采用拉杆结构增强了结构的刚度，但采用过盈联接的盘与盘之间、以及盘与拉杆之间的非线性接触面会使转子局部刚度降低。因此，如何建立非线性接触模型来准确描述拉杆结构接触面的复杂
振动与冲击 2017年23期2017-12-27
- 粒子群结合形态学滤波的滚动轴承故障诊断
于零频到故障特征频率是否出现干扰和冲击特征比值的大小实现了对故障特征频率的提取。文献[2]研究了数学形态学的应用情况。文献[3]对结构元素形状的选取做了合理的说明。文献[4-5]等探讨了数学形态学对机械振动信号的处理。文献[6]对形态学滤波器的设计以及滤波参数的选取规则做了说明。文献[7]利用多尺度的形态学滤波器对滚动轴承故障信号进行特征提取，取得了良好的效果，但在结构元素形状及长度的选取方面没有给出合理的解释。基于上述研究成果，尝试以峭度和故障特征频率能
轴承 2017年12期2017-07-26
- 基于小波去噪和EMD算法在齿轮故障检测中的应用
够准确地得到特征频率，判断出故障类型，证实了该方法在诊断蜗轮蜗杆减速机蜗轮故障的有效性。关键词：EMD；小波去噪；特征频率；边界效应中图分类号：TB936 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2017）12-2339-05DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2017.12.035Application in Gear Fault Detection Combined WaveletDomain Denoising
湖北农业科学 2017年12期2017-07-15
- 一种自适应调整滤波参数的轴承故障诊断方法
后信号的故障特征频率能量比值，找寻出使故障特征最突出、最明显的结构元素长度。以此长度为最优长度对信号进行滤波，能够较好地提取出滚动轴承的故障特征，找到故障特征频率。振动与波；形态学滤波；自适应；峭度值；故障特征频率能量比值轴承是机械设备运动的核心部件，因此它的安全可靠性显得尤为重要。在对许多重大机械类事故原因的分析中，轴承故障是最常见的。故障信号一般都伴随着周围环境的大量噪声，并且容易被噪声淹没，因此早期产生的轻微故障不容易被发现。除此之外，故障引起的冲击
噪声与振动控制 2017年1期2017-03-01
- 基于EMD相关去噪的风电机组振动噪声抑制及特征频率提取
动噪声抑制及特征频率提取李辉1， 李洋1， 杨东2， 胡姚刚1， 兰涌森3， 梁媛媛4(1. 重庆大学 输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室，重庆 400044; 2. 武汉大学 电气工程学院，湖北 武汉430072; 3. 中船重工(重庆)海装风电设备有限公司，重庆 401122;4. 重庆科凯前卫风电设备有限责任公司，重庆 401121)针对风电机组振动信号同时受背景白噪声和短时干扰噪声的影响，使得早期微弱故障特征频率难以提取的问题，提出一种结合
电机与控制学报 2016年1期2016-12-01
- 风力发电机组轴承故障特征分析与应用
征，称为轴承特征频率，轴承特征频率是轴承故障诊断的关键依据。轴承各特征频率有理论计算公式如下。轴承内圈特征频率：BPFI为轴承内圈特征频率，BPI为轴承内圈特征系数。BPI物理定义：轴承旋转一圈，轴承内圈上的某一损伤点与滚动体接触的次数。轴承外圈特征频率：BPFO为轴承外圈特征频率，BPO为轴承外圈特征系数。BPO物理定义：轴承旋转一圈，轴承外圈上的某一损伤点与滚动体接触的次数。轴承滚动体特征频率：BSF1为轴承单倍滚动体特征频率，BS1为轴承单倍滚动体特
中国设备工程 2016年5期2016-11-29
- 用纠缠态表象导出复杂量子介观电路的特征频率
子介观电路的特征频率笪诚1,2,范洪义1,3（1. 巢湖学院数理工程研究中心, 安徽合肥 238000; 2. 巢湖学院机械与电子工程学院, 安徽合肥 238000; 3. 中国科学技术大学材料科学与工程系, 合肥 230026)以讨论有互感和共用电容的两回路介观电路的量子化为例，我们提出复杂量子介观电路的特征频率的概念。在给出该电路正确的量子Hamilton 算符后，用纠缠态表象求出了系统在恒稳电路状态下的能量量子化公式以及特征频率，发现互感越大，特征频
安徽建筑大学学报 2016年3期2016-09-19
- 矩形压电陶瓷超声换能器的弯曲振动
简支条件下的特征频率和边界自由与边界固定条件下的特征频率进行曲线拟合,得出矩形压电陶瓷超声换能器在边界自由与边界固定条件下弯曲振动特征频率的拟合公式。利用有限元分析软件Comsol对得到的拟合公式进行验证，验证结果表明边界自由与边界固定条件下矩形压电陶瓷超声换能器的特征频率与拟合公式计算出的特征频率有很好的一致性。压电陶瓷； 弯曲振动； 特征频率； 有限元分析PACS: 43.35.+d超声换能器是进行能量转换的器件，它能够实现机械能与电能的相互转换。压电
陕西师范大学学报（自然科学版） 2016年4期2016-08-10
- 关键零件疲劳分析
声发射信号的特征频率为109.4 kHz～370.0 kHz；绘制了撞击数，相对能量值，样本均方根值以及频域能量相对时间的累积值；结合断裂分析，验证了疲劳扩展的三个阶段。关键词：声发射；疲劳扩展；特征频率齿轮、齿轮轴等关键零件的疲劳失效会对整个机械结构造成重大的破坏。因此对这些关键零件疲劳失效的研究工作显得尤为重要。目前对于一些关键零部件的故障信号检测主要集中于振动分析［1］，究其原因，主要是因为零件在发生故障时，振动频率和振幅会发生明显的变化，比较容易检
电子工业专用设备 2016年5期2016-06-06
- 基于核密度估计方法的涤棉混纺纱拉伸断裂声发射信号分析
的不同可以由特征频率的核密度估计表达，并可推测其组分纤维的断裂次序。关键词：纤维制造技术；涤棉混纺纱; 核密度估计; 特征频谱; 声发射; HHT; ICA; 拉伸断裂王瑾, 林兰天, 高琮,等.基于核密度估计方法的涤棉混纺纱拉伸断裂声发射信号分析 [J].河北科技大学学报,2016,37(1):83-87.WANG Jin, LIN Lantian, GAO Cong,et al.Analysis of acoustic emission signal
河北科技大学学报 2016年1期2016-03-03
- 柔性立管涡激振动响应特性试验研究
立管的应变、特征频率、无量纲振幅比、锁定区域以及流体力系数等参数。研究结果表明：柔性立管随着流速的增加会出现多阶锁定现象；在高阶锁定区域，振动频率会出现跳跃现象；且随着锁定阶数的增加，幅值呈现下降趋势。关键词：柔性立管；试验研究；锁定区域；特征频率收稿日期：2014-06-10修改稿收到日期：2014-08-19中图分类号:O357文献标志码：ADOI:10.13465/j.cnki.jvs.2015.17.002Abstract:Laboratory t
振动与冲击 2015年17期2016-01-15
- 双馈式风力发电机组发电机滚动轴承状态监测及故障诊断方法探究
同元件的故障特征频率，以此判断滚动轴承的故障部位及其故障的严重程度。显然，要实现对故障特征频率的定位，就必须计算出各个元件的理论特征频率。滚动轴承就其结构有4种故障频率：保持架故障特征频率fFTF、滚动体故障特征频率fBSF、外圈故障特征频率fBPFO和内圈故障特征频率fBPFI，公式分别为：式中：D为轴承节径，即轴承滚动体中心所在圆的直径；d为滚动体的平均直径；α为公称接触角，即滚动体受力方向与内外滚道垂直线的夹角；Z为滚动体的个数；fr为轴回转频率（f
吉林电力 2015年6期2015-11-28
- 基于包络谱分析的滚动轴承故障声发射诊断研究
带和理论故障特征频率，并进行误差分析。结果表明，在包络谱上可以找到理论的故障特征频率范围，说明包络谱分析法对滚动轴承故障声发射诊断是有效的。声发射；滚动轴承;包络谱分析；小波分析以轴承为例，目前国外对轴承的声发射特性研究和应用日益深入。如美国物理声学公司（PAC）研发了对轴承及齿轮的监测专用手持声发射仪及软件，德国的VALLEN公司、中国声华公司在轴承检测方面都研制出相应的检测设备和方法。我国目前采用不同的信号提取方法对滚动轴承声发射信号处理方面展开了很多
中国测试 2015年8期2015-07-19
- 基于瞬时故障特征频率趋势线和故障特征阶比模板的变转速滚动轴承故障诊断
基于瞬时故障特征频率趋势线和故障特征阶比模板的变转速滚动轴承故障诊断王天杨1， 李建勇2， 程卫东2(1.清华大学机械工程系，北京 100084；2.北京交通大学机械与电子控制工程学院， 北京 100044)针对难以从滚动轴承的时频分布中提取瞬时转频分量的问题，本文利用由轴承包络时频谱中提取的瞬时故障特征频率替代传统瞬时转频实现重采样，进而基于故障特征因子与转频阶比边带构造故障特征阶比模板以实现变转速运行模式下滚动轴承故障诊断。其具体算法由以下四个部分组成
振动工程学报 2015年6期2015-05-08
- 锅炉引风机轴承故障诊断
动轴承的故障特征频率计算见表1。三、测试参数选择和测点的布置风机测点布置如图1所示，采用加速度传感器分别测量垂直、水平和轴向3个方向的振动数值。四、测试结果及分析2012年6月12日，在监测过程中发现1#锅炉的2#引风机出现异常振动，测得振动值如表2所示，振动频谱见图2~图6。表1 旋转频率和故障特征频率计算 Hz表2 振动数据表 mm/s图2 测点1水平方向振动频谱图3 测点2水平方向振动频谱图4 测点2水平方向解调谱图5 测点3水平方向振动频谱图6 测
中国设备工程 2014年3期2014-12-08
- 基于电流信息的电机回转偏心检测方法
转偏心的电流特征频率通过电机回转偏心的数学模型，分析转子偏心对气隙磁通的影响。气隙磁通等于磁动势与磁导的乘积。转子偏心后，使得磁导发生变化，进而影响电机的电感和气隙磁通密度，最终影响定子电流频谱中特定的频率。当转子偏心后，使气隙磁导发生变化，假设定转子表面平滑，则对于静态偏心，气隙磁导可表示为[2]对于动态偏心，气隙磁导可表示为式中 P0——气隙平均磁导；Pn——第n 次磁导的幅值；ωr——电机的角速度；θ——机械角度。定子电流中感应出相应的特征频率表达式
电工技术学报 2014年7期2014-11-25
- 基于振动信号的深沟球轴承滚动体故障诊断研究*
示的滚动轴承特征频率作为判断依据，会对故障部位出现误诊等。此外，目前Hilbert-Huang变换、小波分析及神经网络等方法虽然在滚动轴承的故障诊断研究中起到一定的积极作用，但这些方法对于现场技术人员而言是不容易理解和掌握的。针对上述这些问题，为了更清晰地与传统认知进行比较，笔者以美国凯斯西储大学(Case Western Reserve University)轴承数据中心提供的公开轴承振动测试数据为研究对象，采用传统简单有效的时域统计参数和Hilbert
化工机械 2014年3期2014-05-29
- 基于小波包变换的滚动轴承故障诊断
算轴承故障的特征频率；②选择合适的小波函数和分解级数，对原始信号进行小波包分解和单支重构得到各节点的小波包系数；③计算小波包能量，选取能量集中的频段进行Hilbert变换，获得信号包络谱；④应用特征参数自动提取方法，计算各特征频率对应的包络谱值，并依此进行故障诊断。1 小波包变换技术在滚动轴承故障分析中的应用1.1 滚动轴承实验数据本文用到的滚动轴承实验数据来自美国Case Western Reserve University电气工程实验室，实验轴承型号为
中国机械工程 2012年3期2012-11-30
- 强噪声背景下的滚动轴承故障微弱信号检测新方法
动轴承故障的特征频率。图1 方法流程图1.2 利用AR(n)模型实现信号降噪首先对滚动轴承故障信号进行AR(n)模型[4]降噪处理。设随机序列用{ti}表示为xn=-∑aix(n-i)+ε(n);1≤n≤N，(1)式中：xn为AR序列；n为模型阶次；ε(n)为白噪声序列。通过AIC准则来确定模型的最佳阶数。AIC准则的定义为(2)通过(1)式得到自相关序列为Rx(k)=E{x(n)x(n+k)}=Rx(k)=-∑aiRx(k-i);k≠0，(3)式中：Rx
轴承 2012年3期2012-07-20
- 基于COMSOL的声表面波器件仿真*
谐振式器件,特征频率是器件的主要参数[11-12].当声表面波器件用做传感器时,主要通过特征频率随待测量的变化来实现检测功能.在有限元分析中,模态是机械结构的固有振动特性,每一个模态具有特定的特征频率和模态振型.因此,通过有限元软件COMSOL的模态分析模块可仿真研究声表面波器件的频率特性.图1 声表面波器件结构Fig.1 The structure of surface acoustic w ave device图2 模态分析二维模型Fig.2 2D m
测试技术学报 2012年5期2012-02-10
- 微型轴承保持架轴向振动检测与分析
动除了自身的特征频率成分外，轴承内、外圈的几何误差引起的振动通过钢球传递也影响保持架的振动。保持架振动响应不仅产生噪声，而且影响其工作寿命。另外，钢球与保持架兜孔之间出现碰撞[1]，碰撞的幅度和频数取决于钢球与保持架的游隙和转速。因此，在轴承制造的质量保证系统中，检测轴承保持架振动，分析其动态特性，揭示其振动规律显得非常重要。到目前为止，对保持架的试验研究主要集中在稳定性、运动、滑动、温度检测等方面。文献[2]研究了角接触球轴承的保持架涡动，分析了不同布置
轴承 2010年3期2010-07-31
- 三点接触轴承球疲劳试验机特征频率计算
(即零部件的特征频率)，以判定发生故障的部件。显然，预先知道各部件的特征频率是振动监测技术的关键之一。下面着重对三点接触疲劳试验机旋转部件的疲劳失效故障特征频率进行推导和计算。1 三点接触球疲劳试验机滚动轴承用球的接触疲劳寿命是在标准规定工况条件下，评价轴承材料性能和加工工艺优劣的主要手段之一。三点接触纯滚动疲劳试验机作为一种新型的轴承用球疲劳寿命试验机，既可以用于传统钢球滚动接触疲劳寿命的测试，又可用于陶瓷球的滚动接触疲劳寿命的测试[5-6]。试验机工作
轴承 2010年10期2010-07-27