一种基于改进广义S变换的轴承故障诊断方法.pdf
一吃****新冬
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一种基于改进广义S变换的轴承故障诊断方法.pdf
本发明涉及一种基于改进广义S变换的轴承故障诊断方法,包括以下步骤:将加速传感器安装在旋转机械装置上,利用加速度传感器对振动进行测量,获得振动信号;根据轴承型号,设定原始的调节参数k为1,将所述振动信号输入至设定好的广义S变换S(t,f,k)进行分析,其中t为时间序列,f为采样频率等;本发明通过设置初始的广义S变换并计算得到轴承各种故障类型的标准拥挤度;采集同一轴承的振动数据,计算信号的拥挤度,通过对拥挤度的判断进行相应的参数调节,通过全局最佳分辨率的对比确定最优调节参数,进行改进广义S变换分析,分析效果最
基于改进经验小波变换的轴承故障诊断方法及系统装置.pdf
本发明提供了一种基于改进经验小波变换的轴承故障诊断方法及系统装置,其主要方法为:(1)采集不同故障轴承信号作为分析信号,将时域波形转换为频域。(2)绘制频谱的上包络,将具有紧支撑的频率峰转换成平顶。(3)用准则筛选频域中的平顶,去除无意义的平顶,保留主要频率。(4)用相邻平顶之间的极小值作为频谱分割的边界。(5)分割出的频谱分别建立小波滤波器,将信号分解成N个模式分量。(6)用互相关系数计算模式分量与原始信号的相似度,选出相似度最高的分量。(7)故障取样本,算出样本的相关系数最大的IMF分量。计算IMF分
一种基于改进广义S变换的人体目标运动状态识别方法.pdf
本发明公开一种基于改进广义S变换的人体目标运动状态识别方法,属于雷达生命探测和识别技术领域。本发明首先基于经验数学参数和欧拉旋转矩阵建立人体目标行走的空间模型,然后建立包含微多普勒调制的雷达回波模型,通过采用改进的广义S变换从回波信号中提取目标微多普勒特征,从而实现对人体目标运动状态的识别。识别出慢速行走、正常行走和快速行走的三种具体目标状态。
基于同步压缩联合改进广义S变换的时频分析方法.pdf
本发明公开了一种基于同步压缩联合改进广义S变换的时频分析方法,该方法是在窗函数改进的广义S变换基础上,引入同步压缩变换,在时频平面沿频率方向将信号能量进行重排,使得能量聚集到瞬时频率上。具体实现包括以下步骤:信号采样后进行快速傅里叶变换,根据所得频谱确定窗函数以及窗函数对时间的偏导数,之后分别用窗函数及其偏导数对信号进行改进广义S变换,得到信号瞬时频率和时频谱,最后依据瞬时频率对时频谱进行能量重排,得到高分辨时频谱。本方法既保留了改进广义S变换的适用广、分辨率高的优点,又包含了同步压缩的高能量聚集性特点,
一种基于EEMD和广义S变换的风电齿轮箱故障诊断方法.pdf
本发明提供了一种基于EEMD和广义S变换的风电齿轮箱故障诊断方法,以解决现有技术在故障诊断过程中容易产生虚假信号和假频的问题,包括以下步骤:利用加速度传感器对风电齿轮箱进行测量,获得振动加速度信号x(t);利用EEMD对信号x(t)进行分解,得到一系列本征模态函数IMF;计算并选出峭度值最大的IMF分量IMF