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为了准确识别卧式离心泵地脚螺栓松动故障,搭建了卧式离心泵机组诊断平台,采用电涡流传感器对离心泵转子位移进行监测.将采集的转子位移信号经过经验模态分解法(empirical mode decomposition, EMD)分解为多个固有模态函数(intrinsic mode function, IMF),对各层IMF频谱特征、相关系数及能量占比进行分析得到故障敏感分量.最后,通过径向基(radial basis function, RBF)神经网络对离心泵松动故障进行识别预测.结果表明:采用EMD方法可以有效提取出离心泵松动故障特征,IMF5—IMF8层可作为故障特征分量.通过将IMF5—IMF8层的相关系数和能量占比作为故障特征输入到RBF神经网络中进行识别,准确率可达95%. 相似文献
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滚动轴承作为旋转机械的重要支撑部件,对其进行早期故障诊断能提高机械运转的安全性。滚动轴承在故障早期故障信号极其微弱,并夹杂强噪声,采用希尔伯特-黄变换(HHT)分析故障噪声过程中,其分解得到的前几个本征模态函数中会出现端点效应,不利于故障部位的精准定位。本文采用最小熵反褶积方法提取冲击性较大的有效信号成分,提高信号的信噪比,实现滚动轴承故障特征的有效提取。实验结果表明MED能有效的提取滚动轴承故障早期信号的冲击成分,充分抑制了EMD分解带来的端点效应,提高了滚动轴承故障诊断的精度。 相似文献
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当信号中两个单频分量的频率在二倍频内时,经验模式分解（EMD）无法将两分量分解开。为了提高EMD的频率分辨率,根据频率外差EMD方法提出了一种改进算法。此方法增大了信号中组成分量的频率差距,使之达到EMD可分的程度,但不会使高低频率翻转。间隙非线性系统输出分析和转子复合故障诊断的应用表明,该算法能有效提高EMD的频率分辨率,分解精度高,操作简单。 相似文献
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针对滚动轴承振动信号的非线性、非平稳特征及强噪声特性,提出了一种基于集合经验模态分解和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先对原始信号进行集合经验模态分解,将其分解为若干个固有模态分量,利用固有模态分量构造初始特征向量矩阵,然后对初始特征向量矩阵进行奇异值分解,计算奇异谱,将奇异谱作为特征向量,送入支持向量机训练、识别。分析结果表明,与经验模态分解相比,集合经验模态分解能有效解决模态混叠问题,从而准确、有效地提取滚动轴承的故障特征。 相似文献
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为准确预测水锤信号变化规律,实现对水锤冲击强度和能量等特性的提前预判,针对水锤冲击信号提出了一种基于经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)和循环神经网络(recurrent neural network,RNN)的模型预测方法.首先,通过EMD获取具有不同频率的IMF分量,根据水锤信号的频域特性剔除高频噪声分量并重构信号以实现滤波,滤波后信号能量损失不足0.1%;进而,建立了基于RNN模型的时间序列预测模型,搭建试验平台获取水锤冲击信号,完成了RNN模型的训练和参数调节;随后,对不同流速下水锤冲击信号进行序列预测,在测试集与训练集流速不同条件下,得到了准确的预测结果,表现出一定泛化能力.对比分析预测水锤信号与实际信号,得到R2系数大于0.990 0,幅值和能量损失不足1%,验证了所提出方法的正确性,主要结论和建模方法可为各类输水系统的风险评估、管路监测和健康管理提供理论指导和技术手段. 相似文献
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薛延刚 《排灌机械工程学报》2016,34(5):455-460
为了准确判断水轮机组的故障,提高水轮机组诊断的精确性,建立了EMD-Multi-fractal spectrum和改进BP神经网络相结合的机组振动故障诊断模型.选取水轮发电机组不同工况下的轴系正常、轴承油膜涡动、转子部件不平衡、转子不对中等状态,采集各状态下的振动信号.经过经验模态分解得到振动信号波各种故障信号的EMD分量,根据信号波形趋势图由EMD系数提取出波形样本,再由多重分形谱算法提取波形样本的特征值alpha(q), f(q),将该特征向量作为BP神经网络的输入进行分类识别.将训练好的神经网络应用于全部样本,得到测试正确率为100%.该模型用波形提取信号特征代替了传统的频谱特性,并结合先进的多重分形谱进行诊断识别,为水轮发电机组故障诊断提供了一种新的思路.应用信号采集于水电厂运行的水轮机,根据诊断的结果对轴系各个部件进行局部校正,通过检测发现振动和摆度都大大减弱.该方法提高了检测精度,增强了人机交互性,具有重要的理论意义和实用价值. 相似文献
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基于小波分析和BP神经网络的滚动轴承的故障诊断 总被引：1，自引：0，他引：1
谢培甫 《农业装备与车辆工程》2006,(2):45-47
提出了一种基于小波分析和BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法，首先采用小波包对滚动轴承振动信号进行分解与重构，然后提取重构后振动信号的峭度值，将峭度值作为特征参数输入神经网络，进行故障模式识别。通过对实验数据的分析信号表明，能有效地识别滚动轴承工作状态与故障类型。 相似文献
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将高阶时频表示引入机械故障诊断领域。介绍了Wigner高阶矩谱(WHOS)的概念、定义。针对多分量信号Wigner高阶矩谱的交叉项会产生“虚假信号”,结合局域波法,提出了一种抑制WHOS交叉项的新方法。首先对复杂信号进行预处理,利用局域波分解方法把其分解成有限个具有单分量特性的基本模式分量,然后对每个基本模式分量计算WHOS。该方法能有效抑制WHOS时频分布的交叉项。通过仿真实验和转子的故障实验,以Wigner双谱为例,验证了该方法的实用性,为故障诊断的特征提取提供了新的工具。 相似文献
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基于经验模态分解的冲击脉冲法研究 总被引：2，自引：2，他引：0
提出基于经验模态分解的冲击脉冲法,带通滤波后,进一步采用经验模态分解方法自适应滤波提取故障轴承振动信号中的调制信息,最后应用Hilbert变换解析出故障频率。仿真信号和实验验证结果表明,与仅仅采用带通滤波器滤波比较,该方法更能突出故障频率成分,避免误诊断。 相似文献
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变速箱是机械设备的重要组成部分.由于机械设备的特殊运行条件和运行环境使得变速箱中齿轮副、轴、轴承等常发生故障.因而随着科学技术的发展,对变速箱实施故障诊断,显得尤为重要.而故障诊断的前提是对于故障特征信号的提取.近年来,模糊故障诊断技术在故障诊断和特征提取方面的应用也越来越多.为此,利用故障模糊诊断技术,通过对齿轮在运转时产生的振动信号进行特性分析,诊断齿轮系统的故障. 相似文献
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