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1.
李常有  徐敏强  郭耸 《应用声学》2008,27(4):315-320
旋转机械在运行过程中产生的声信号包含了滚动轴承的运行状态信息,且可采用非接触式测量,本文应用它对滚动轴承进行故障诊断。基于morlet小波变换的包络分析对采集的声信号进行降噪及包络处理,然后变换到频域,提取出特征频率并经过转换后作为线性神经网路的输入向量,辨识滚动轴承的状态。实验表明,本方法对滚动轴承故障诊断是有效的。  相似文献
2.
基于气体轴承、滚动轴承支撑下的某航空用空气透平膨胀机,进行不同转速下热力性能和机械性能的试验研究,给出了两种支承下的热力性能及机械性能对比试验结果,验证了气体轴承润滑在高转速运行的条件下的优越性。研究结果表明:抑制低频振动、提高工作转速,有利于提高增压透平膨胀机的制冷效果、机械效率。  相似文献
3.
徐遥 《应用声学》2017,25(7):63-65, 69
针对较强噪声环境下的滚动轴承故障预测问题,为提高轴承故障预测的精度,提出并研究了一种新的滚动轴承预测技术。采用将灰色模型和极限学习机(ELM)相结合的方法,针对轴承运行状态值的非线性特点,先将样本数据进行灰色处理,解决数据的随机性和波动性问题,然后代入学习速度快,泛化精度高的ELM神经网络进行训练。在训练完毕后,对未来的轴承运行状态数据进行分析,将其与轴承设备的理论诊断标准相比较以达到故障预测的目的。  相似文献
4.
史晓雪  吴亚锋 《应用声学》2017,25(10):228-231
针对粒子滤波算法中粒子退化和计算复杂度问题,提出了一种自适应遗传粒子滤波(AGPF)算法。该算法采用遗传算法代替传统粒子滤波中的重采样方法,并根据粒子数与滤波误差方差之间的关系,自适应调节滤波过程中的粒子数。通过预测滚动轴承的性能衰退趋势,对该方法进行验证,结果表明,AGPF算法能够在保证预测精度的条件下,减少滤波粒子数,更加适用于滚动轴承的性能衰退趋势预测。  相似文献
5.
提出了一种基于粒子滤波状态估计的滚动轴承故障识别方法,该方法主要包括故障模型建立和故障识别两个步骤。在故障模型建立部分,首先依据滚动轴承不同故障状态下的振动信号,建立对应的自回归模型,作为故障模型;在故障识别部分,将正常状态下对应的模型,转化为状态空间模型,设计粒子滤波器,然后对不同的故障状态进行估计,提取其残差的相关特征,并结合模型参数特征应用BP神经网络识别算法进行故障识别。最后以美国凯斯西储大学的滚动轴承振动数据为例,验证了该方法的有效性。  相似文献
6.
为了解决傅里叶变换难以兼顾信号在时域和频域中的全貌和局部化特征以及支持向量机惩罚参数 和核函数参数 选取的问题,提出了基于小波包和GA-SVM的轴承故障诊断方法。首先通过实验采集多种工况下故障轴承和正常轴承的振动信号,从振动信号中提取能够表征轴承运行状态的时频域特征以及基于小波包分析的特征向量来作为GA-SVM的输入,然后在SVM的基础上,针对SVM的惩罚参数和核函数参数在不同应用场景下的取值难以确定的特性,采用了遗传算法对支持向量机进行参数优化的GA-SVM算法进行模式识别。实验结果显示,基于小波包和GA-SVM的轴承故障诊断方法比SVM和BP都具有更高的识别精度。  相似文献
7.
李海涛  王冰 《应用声学》2014,22(9):2882-2885
为了有效地对机械设备运行状态进行监测,进而对其性能退化状态进行识别,提出一种基于形态多重分形维数(MMFD)与模糊C均值聚类(FCM)的性能退化状态识别方法;该方法首先计算机械设备振动信号的形态多重分形维数,以此作为性能退化特征指标;该特征指标能够有效反映峰值在振动信号中概率分布的不均匀程度,从而定量描述振动信号的性能退化状态,并且与多重形态分形维数相比,利用数学形态学计算的MMFD精度更高,计算速度更快;在此基础上,鉴于不同退化状态之间的模糊性,针对性地采用模糊C均值聚类方法对特征指标进行模糊聚类,从而有效识别性能退化状态;将该方法应用于滚动轴承全寿命周期振动信号中,分析结果验证了该方法的有效性。  相似文献
8.
风能作为一种绿色能源在我国能源结构中发挥着越来越重要的作用。风电机组的滚动轴承作为传动系统的重要组成部分,是其主要故障部件之一。随着风电规模的不断增长,及时地发现风电机组滚动轴承的故障对风电场安全稳定运行具有重要意义。针对传统回归神经网络存在的梯度消失问题,提出了利用长短时记忆神经网络对风电机组滚动轴承进行故障诊断的模型。首先,利用小波包变换对风电机组滚动轴承振动信号进行处理,提取其特征向量,将其作为长短时神经网络的输入,从而诊断出风电机组滚动轴承的三种常见故障。通过算例分析,结果表明所提出的方法能够有效地对风电机组的滚动轴承进行故障诊断,并且在故障特征量差异不明显的情况下长短时记忆神经网络仍具有良好的故障诊断性能,说明了该方法的可行性和有效性。  相似文献
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