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基于核主元模糊聚類(lèi)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障 共有 62 個(gè)詞條內(nèi)容

2.5.2 齒輪嚙合系統(tǒng)的振源功率

    對(duì)于如圖2-6所示的一對(duì)齒輪副嚙合的傳動(dòng)系統(tǒng),可以將兩齒輪體看作振源,而嚙合區(qū)域(虛線框部分)即成為不斷進(jìn)行能量傳遞與耗損的本體,針對(duì)這一區(qū)域,以f1、v1和f2、v2分別表示源的激勵(lì)力及其相應(yīng)位置的速度,則振源瞬時(shí)輸出功率為...[繼續(xù)閱讀]

基于核主元模糊聚類(lèi)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障

2.6.1 功率譜密度估計(jì)

    嚴(yán)格來(lái)說(shuō),故障診斷過(guò)程中測(cè)得的輸入功率、根據(jù)式(2-26)計(jì)算得到的時(shí)間平均功率PE和振動(dòng)信號(hào)大都是隨機(jī)信號(hào)。為了便于研究,通常假設(shè)這些信號(hào)是平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào),且具有各態(tài)歷經(jīng)性,此時(shí)時(shí)間平均也可取代集合平均進(jìn)行分析,因此功率...[繼續(xù)閱讀]

基于核主元模糊聚類(lèi)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障

2.6.2 齒輪傳動(dòng)能量與振動(dòng)信號(hào)的相干性實(shí)驗(yàn)分析

    利用頻域信號(hào)的相干分析方法,依次對(duì)正常齒輪和斷齒故障的振動(dòng)信號(hào)和輸入能量信號(hào)進(jìn)行處理,通過(guò)對(duì)比分析,可以驗(yàn)證二者之間具有很強(qiáng)的相關(guān)性。之所以選取這兩種截然不同的齒輪運(yùn)行狀態(tài),是為了更明顯地揭示振動(dòng)信號(hào)和輸入能...[繼續(xù)閱讀]

基于核主元模糊聚類(lèi)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障

2.6.3 能量與振動(dòng)信號(hào)時(shí)域特征對(duì)比分析

    當(dāng)旋轉(zhuǎn)設(shè)備發(fā)生比較典型的故障時(shí),周期性振動(dòng)信號(hào)會(huì)呈現(xiàn)沖擊特性,振動(dòng)信號(hào)的幅值也會(huì)突變,進(jìn)而導(dǎo)致信號(hào)的能量分布發(fā)生變化。此時(shí),可先求出某些振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域參數(shù),并將其與事先設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行比對(duì),來(lái)對(duì)設(shè)備是否存在故障...[繼續(xù)閱讀]

基于核主元模糊聚類(lèi)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障

2.7 本章小結(jié)

    本章建立了二自由度的直齒輪對(duì)非線性動(dòng)力學(xué)模型,對(duì)齒輪傳動(dòng)系統(tǒng)的振動(dòng)機(jī)理進(jìn)行了研究,具體工作如下:(1)對(duì)齒輪的靜態(tài)傳遞誤差變量進(jìn)行了理論分析并建立了靜態(tài)傳遞誤差與扭矩的關(guān)系模型,指出在嚙合過(guò)程中,若因齒彎曲變形、點(diǎn)...[繼續(xù)閱讀]

基于核主元模糊聚類(lèi)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障

3.1 引言

    在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷領(lǐng)域,為了有效提取故障的特征信息,先后涌現(xiàn)了許多先進(jìn)的信號(hào)處理方法。傳統(tǒng)的傅里葉變換分析方法不能在每處定位出信號(hào)的某一頻率,為此產(chǎn)生了時(shí)頻分析方法,如短時(shí)傅里葉變換和小波變換等,可以同時(shí)從時(shí)間...[繼續(xù)閱讀]

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3.2 HHT變換

    實(shí)際機(jī)械設(shè)備的狀態(tài)信號(hào)中都是平穩(wěn)線性信號(hào)與大量非線性非平穩(wěn)信號(hào)相疊加。傳統(tǒng)的基于傅里葉變換的信號(hào)處理技術(shù)由于是采取把信號(hào)從整個(gè)時(shí)域變換到頻域、用全部頻率成分來(lái)描述信號(hào)的整體變化趨勢(shì),不能很好地呈現(xiàn)出局部信...[繼續(xù)閱讀]

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3.3.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解

    EMD方法將信號(hào)中不同尺度的變化趨勢(shì)逐級(jí)分解,產(chǎn)生多個(gè)具有不同特征尺度的數(shù)據(jù)序列,從本質(zhì)上對(duì)信號(hào)進(jìn)行了平穩(wěn)化處理,最終使得各IMF分量近似包含單一的頻率成分,各IMF分量的瞬時(shí)頻率加權(quán)平均后便可得到原信號(hào)的瞬時(shí)頻率,保證了...[繼續(xù)閱讀]

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3.3.2 希爾伯特變換

    應(yīng)用EMD分解方法得到信號(hào)的多個(gè)IMF分量,其幅值和頻率均為時(shí)變,被分別稱(chēng)為瞬時(shí)幅值和瞬時(shí)頻率,每個(gè)IMF分量的瞬時(shí)頻譜可由Hilbert變換得出。設(shè)某一IMF分量為c(t),對(duì)其進(jìn)行Hilbert變換,則其復(fù)解析信號(hào)為其中a(t)為幅值函數(shù):φ(t)為相位函...[繼續(xù)閱讀]

基于核主元模糊聚類(lèi)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障

3.3.3 希爾伯特譜

    對(duì)每個(gè)IMF分量做Hilbert變換并忽略分解余項(xiàng),數(shù)據(jù)可以表示為式(3-11)可在三維空間中把信號(hào)幅度、時(shí)間與瞬時(shí)頻率均表現(xiàn)出來(lái),這稱(chēng)為Hilbert時(shí)頻譜,簡(jiǎn)稱(chēng)Hilbert譜,記作用Hilbert譜H(ω,t)對(duì)時(shí)間積分,即可定義HHT中的邊際譜:N.E.Huang等人指出,無(wú)...[繼續(xù)閱讀]

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