一种旋转机械设备故障特征频率提取方法及系统.pdf
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一种旋转机械设备故障特征频率提取方法及系统.pdf
本发明涉及一种旋转机械设备故障特征频率提取方法及系统,其包括:通过带通滤波器将采集到的旋转机械的振动信号划分为多个故障频带数据;采用Teager能量算子对不同故障频带的振动信号进行瞬态能量追踪,去掉能量数值低于平均能量值的故障频带数据,保留能量数值高于平均能量值的故障频带数据;利用改进自相关方法对保留的故障频带进行筛选,选取最优故障频带;对最优故障频带进行平方包络谱分析,提取故障特征频率,实现故障诊断。本发明能实现轴承故障特征频率的准确提取,进而对轴承的故障进行研究和分析。
一种水电机组声音信号特征频率提取方法及系统.pdf
本发明公开了一种水电机组声音信号特征频率提取方法及系统,包括获取水电机组声音信号;对所述水电机组声音信号进行多层小波分解获得各层小波系数;对各层小波系数进行软阈值去噪分析获得去噪后的各层小波系数;利用去噪后的各层小波系数重构出去噪后的声音信号;对去噪后的声音信号进行自相关分析获得相关信号;对相关信号进行频谱分析并提取得到水电机组声音信号特征频率。相关分析获得相关信号;对相关信号进行频谱分析并提取得到水电机组声音信号特征频率。本发明能够降低高斯白噪声对水电机组声音测量的干扰,提高水电机组声音测量精度,具有操
一种机械设备故障信号特征提取方法.pdf
本发明公开了一种机械设备故障信号特征提取方法,步骤为:利用传感器采集机械设备的各零部件的状态信号;对采集的状态信号进行经验小波变换,得到信号分解的模态分量;计算各模态分量与原始信号之间的相关系数,选取与原始信号相关度最高的若干模态分量作为最优模态分量;对最优模态分量构造Hankel矩阵,再进行奇异值分解,得到各最优模态分量的特征值;对各最优模态分量的特征值进行降维,将降维后的特征值组合成故障特征向量。本发明能够有效去除原始信号中包含的噪声,同时又能够保留信号中有用的特征,为机械设备的故障诊断提供了必要依据
一种旋转机械振动信号故障特征频率自动识别方法及装置.pdf
本发明公开了一种旋转机械振动信号故障特征频率自动识别方法及装置,方法包括:高速采集振动信号,并传输到处理器;所述处理器采用改进的周期信号识别技术,计算出所述振动信号中所有谐波频率成分的基础频率;根据所述基础频率,结合设备结构参数,设别设备部件振动故障特征频率,实现设备故障自诊断;本发明实现了故障特征扰动频率自动提取,不会引入半频率等混叠频率分量,具有非常好的抗干扰性,提高了故障特征频率识别准确性,无需设备转速信息,计算量小,可以用于在设备边缘层嵌入式采集设备上,实现故障实时自动报警。
旋转机械典型故障特征提取方法研究.pdf
北京化工大学硕士学位论文旋转机械典型故障特征提取方法研究姓名:张弛申请学位级别:硕士专业:计算机应用技术指导教师:袁洪芳20100420旋转机械典型故障特征提取方法研究摘要实验数据分析计算机。并在该实验台上模拟裂纹故障,监测并且采集旋转机械是工业生产中应用最广泛的机械设备,研究旋转机械故障诊断技术及时发现并查找故障原因,可极大的减少和避免安全事故以及经济损失具有重要的现实意义。本文总结了常见旋转机械故障类型的故障机理,研究了旋转机械故障诊断的常规流程以及旋转机械故障特诊提取以及故障诊断推理方法,并主要针对