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51.
与传统方法相比,声发射传感器在刀具故障诊断方面有很大的优势。将声发射传感器应用于刀具切削过程中,提出了基于经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)的刀具故障诊断方法。该方法首先对标准化的声发射信号进行经验模态分解,将分解后的有限个固有模态函数(IMF)通过一定的削减算法增强故障类型特征,把每个IMF和残余项的能量以及整个信号的削减比作为特征向量,最后将特征向量输入支持向量机进行训练和测试,判断刀具的故障类型。通过对某一刀具的故障诊断结果进行分析,验证了该方法的实用性和有效性。 相似文献
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基于广义S变换进行雷达信号时频滤波去噪 总被引:3,自引:0,他引:3
S变换自问世以来,凭借其优越性已经被广泛地应用于数字信号处理中。针对深空目标雷达回波信号的复杂性,为了得到较好的雷达回波信号,将基于广义S变换的时频滤波应用于雷达回波信号去噪中,并利用低通滤波器设计了时频滤波算子,克服了传统滤波去噪方法滤波因子不能随时间、频率变化而变化的缺陷。通过理论分析与仿真波形对比表明,滤波后能有效地去除噪声,很好地保留了原始雷达回波信号的信号特征,展示了基于广义S变换的时频滤波的可行性,为雷达回波信号去噪提供提供了一种很好的方法。 相似文献
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57.
基于小波神经网络的齿轮系统故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对齿轮系统在不同的运转状态下不同的故障类型进行试验测试分析,获取了有关的测试信号,对振动特征信号进行了小波阈值去噪,采用离散小波变换(DWT)对去噪后的信号进行8层分解处理,对各层的小波系数进行了小波重构,得到8层细节信号和1层近似信号,并计算了各层信号的能量,得到了信号的能量分布特征.在此基础上把各层信号特征作为神经网络的输入,进行了网络的研究、分析处理和故障分类,并对小波神经网络方法与单独采用神经网络方法的故障诊断结果进行了比较评价.研究表明,去噪处理后的效果比没有去噪的信号特征更加明显,而采用小波神经网络诊断方法,对于齿轮无故障、齿根裂纹故障、分度圆裂纹故障和齿面磨损故障能够进行很好地区分与诊断,其诊断成功率均在95%以上,可对实际工程工作的齿轮系统进行故障诊断. 相似文献
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基于LMD的包络谱特征值在滚动轴承 故障诊断中的应用 总被引:2,自引:9,他引:2
滚动轴承故障振动信号往往是多分量的调幅-调频信号,而传统包络分析方法需要根据经验设置滤波器的中心频率与带宽,因而会带来解调误差.基于此,提出了一种基于局域均值分解(local mean decomposition,简称LMD)的包络谱特征值的滚动轴承故障诊断方法.该方法可以将一个多分量的调幅-调频信号分解成若干瞬时频率具有物理意义的PF (product function,简称PF )分量之和,由于每一个PF分量是分量包络信号和纯调频信号的积,因此可以直接对包络信号进行频谱分析得到包络谱.然后定义信号在包络谱中不同故障特征频率处的幅值比为包络谱特征值,并以此作为特征向量输入到支持向量机分类器中,用以区分滚动轴承的工作状态和故障类型.对滚动轴承正常状态、内圈故障和外圈故障振动信号的分析结果表明了该方法的有效性. 相似文献
59.
以航空发动机整机试验数据为研究对象,建立了1套气路性能故障诊断系统。该系统可对在研制和生产过程中的试验结果进行气路性能故障诊断分析;在分析发动机台架试车特点的基础上,阐述了该系统的设计功能和总体流程逻辑,并介绍了一些功能模块的流程设计;最后就系统的发展进行了讨论。经过带噪声的数值试验和真实试验数据验证,所建立的故障诊断系统诊断有效。 相似文献
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