微弱多源故障声发射信号提取方法研究的任务书.docx
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微弱多源故障声发射信号提取方法研究的任务书.docx
微弱多源故障声发射信号提取方法研究的任务书一、研究背景及意义现代电力系统中,由于输电线路复杂,天气条件不同,环境影响大,因此电力系统设备的多源故障事故经常会发生,这将对电力系统的安全运行造成威胁,甚至导致停电或灾难性事故的发生。因此,对于电力系统中的多源故障进行精准检测及识别,成为了电力系统安全运行必须解决的核心问题之一。其中,声发射技术是电力系统故障检测和诊断中常用的方法之一,它通过在故障发生时检测声波信号的发射情况,可准确地判定多源故障类型和位置,进而帮助进行有效的故障处理和预测。因此,声发射技术在多
微弱多源故障声发射信号提取方法研究的开题报告.docx
微弱多源故障声发射信号提取方法研究的开题报告开题报告题目:微弱多源故障声发射信号提取方法研究一、研究背景在机械设备运行中,由于运行条件和使用环境的变化,机械设备发生故障的情况时常发生,而故障的发生往往导致设备的损毁,工作效率的下降等一系列问题。因此,故障预测和保养已经成为机械设备领域的热门话题。其中,发现机械设备故障的信号监测是非常关键的一步。近年来,人们通过声发射技术来进行设备故障的监测和预测。声发射按照从机械系统中产生的声波当中的瞬间幅值和在不同频率时的分布等来判断机械系统运转是否正常。其中,对微弱多
滚动轴承微弱故障信号特征提取与识别研究的任务书.docx
滚动轴承微弱故障信号特征提取与识别研究的任务书任务书一、研究背景滚动轴承被广泛用于机械设备中,如果轴承失效,可以导致设备故障和生产中断,造成生产损失。因此,对滚动轴承的状态进行监测和诊断就显得尤为重要。在滚动轴承状态监测和诊断中,识别微弱故障信号是关键问题,因为在通常情况下,微弱故障信号往往被其他噪声信号掩盖,所以它的识别就变得困难。因此,提取和识别滚动轴承微弱故障信号的研究成为一个重要课题。二、研究内容本研究的主要内容是提取和识别滚动轴承微弱故障信号。具体包括以下几个方面:1.滚动轴承参数分析:分析滚动
微弱信号盲提取方法.pdf
本发明公开的一种微弱信号盲提取方法,旨在提供一种鲁棒性和抗干扰性更加优越的盲提取方法,本发明通过下述技术方案实现:在基于信源独立的前提下,建立单通道瞬时线性混合模型;将单通道混合信号构造为窗长L为2的矩阵C,再依据奇异谱分析理论,对其矩阵C进行奇异值分解,并通过反汉克尔变换,得到奇异值对应时间序列;不断进行MRSSA变换,将单通道瞬时线性混合模型转换成多通道的共信道瞬时线性混合模型,得到重构矩阵X;重构后,构建MRSSA‑ICA滤波器,把单通道混合数据分解成多个ICs,将感兴趣信号分量被从单通道时频部分重
基于提升小波的轴承微弱故障特征提取方法研究的任务书.docx
基于提升小波的轴承微弱故障特征提取方法研究的任务书一、课题背景轴承作为重要的机械元件,广泛应用于各种机械设备中,其运行状况的稳定性直接关系到机械设备的安全、可靠性和经济性。然而,随着设备的运行时间的增长,轴承内部不可避免地会出现一些微弱故障,比如局部磨损、裂纹等,这些微弱故障会导致轴承的寿命缩短,进而影响到整个机械设备的稳定性和安全性,因此轴承的状态监测和故障诊断显得十分重要。现代轴承状态监测和故障诊断大多依赖于信号处理技术,其中信号处理的关键在于特征提取。目前,常用的轴承振动信号特征提取方法包括时域分析