ZS1756振动筛的噪声控制研究

通过对ＺＳ１７５６振动筛的现场测试,利用７Ｔ０８Ｓ信号处理机对振动和噪声信号进行了频谱分析和相干分析,确定了振动筛的主噪声源为电机轴承处、筛底、侧板振动时辐射噪声．据此,提出了降噪措施．通过工程实施后,收到了明显的降噪效果．     

ZS1736振动筛主振源与噪声源的识别

对ＺＳ１７３６振动筛进行了现场测试并记录了振动与噪声信号,利用７Ｔ０８ｓ信号处理机对信号进行了功率谱和相干函数的分析,确定了振动筛的主振源和主噪声源,为振动筛的噪声治理提供了可靠的依据。     

小波阈值降噪在岸桥小车轨道振动信号处理中的应用

针对测量时振动信号易受噪声干扰的特点,采用小波降噪法对原始信号进行降噪处理。小波具有“变焦距”、较好的时频局部分析能力等特性,适合非平稳信号振动噪声处理。分别通过小波阈值降噪法对仿真信号并口岸桥小车轨道铰点振动信号进行降噪处理。试验表明,小波阈值降噪法能够较好的消除噪声,能有效提高信噪比、降低均方误差,为进一步分析振动信号奠定了基础。     

双质体结构降低振动筛噪声的模型实验分析

设计制造了双质体振动筛的实际模型，进行了振动与噪声的实际测试。对测试结果的分析表明，通过适当选取弹性元件，双质体结构振动筛的降噪效果是显著的，得出的结构与理论分析是一致的，验证了理论分析的正确。     

基于小波理论的复杂机械振动信号降噪分析

基于小波理论,针对典型旋转往复式机械--汽车发动机振动信号进行了降噪分析研究,提出了适合这类振动信号降噪的分析方法,并通过对实验数据的分析验证了该方法的正确性和有效性. 该研究为对汽车发动机振动信号进行降噪处理,进而对其实施故障诊断提供了可靠的保障.     

基于小波理论谐波减速器振动信号的降噪研究

为满足频率高时窗口窄、频率低时窗口宽的要求,应用小波分析理论对XB-80-134H型谐波减速器的振动信号进行了分析,利用Daubechies小波对振动信号进行小波分解,并结合阈值去噪方法对信号作了消噪处理,即针对振动信号分解的各层小波系数设定相应的阈值,对于小于该阈值的小波系数认为是噪声并置为零,将剩余的小波系数重构,得到消噪后的振动信号.与传统的傅里叶降噪方法比较结果表明,小波降噪远优于傅里傅里叶降噪方法,小波降噪后的信噪比提高了6dB,而傅里叶降噪只提高了1 dB.     

基于Mallat算法的直流电动机振动信号处理研究

振动信号是最能够全面反映电机运行状态的信号,所以在相关研究中一般都通过分析振动信号提取状态特征．振动信号属于非平稳随机信号．信号的奇异性部分往往包含了非常重要的信息,因此奇异性检测成为振动信号处理的主要内容．小波变换突破了传统傅里叶变换在时域和频域局部化方面的局限,非常适合对非平稳随机信号进行降噪滤波和特征提取．     

振动筛裂纹损伤检测及趋势分析

在神经网络辨识模型的基础上,提出了由模型参数的统计学特征对振动筛进行裂纹损伤检测及趋势分析的方法。由实测振动信号建立研究对象的神经网络辨识模型,分析辨识模型的虚拟激励下的响应信号频域特征,并对辨识模型的权值进行统计特性研究,由分析结果可以有效地检测振动筛的结构裂纹。将这种分析方法应用到工业现场振动筛裂纹发展趋势的研究上,取得了良好的效果。     

大型振动筛动态仿真和模态分析实验综述

分析了大型振动筛的发展概况,介绍了国内外利用有限元法计算振动筛动力学问题所做的大量工作,分析了采用实验模态分析技术测试振动筛结构的振动响应所做的工作,指出应进行大型振动筛和其地基的耦合振动的研究.     

大型振动筛动态仿真和模态分析实验综述

分析了大型振动筛的发展概况，介绍了国内外利用有限元法计算振动筛动力学问题所做的大量工作，分析了采用实验模态分析技术测试振动筛结构的振动响应所做的工作，指出应进行大型振动筛和其地基的耦合振动的研究．     

基于经验模式分解的旋转机械振动信号降噪处理

分析了经验模式分解的滤波性能；针对旋转机械振动信号信噪比低及非平稳特性，应用经验模式分解对振动信号进行降噪处理，突出了有用振动信号，为旋转机械在线监测和故障诊断提供了有效的依据；仿真实验及真实数据分析表明，经验模式分解在振动信号降噪处理中是有效的，为振动信号分析提供了新的方法。     

齿轮局部故障振动信号分析及提取方法研究

以齿轮局部故障为研究对象,建立了齿轮故障的振动模型,导出了齿轮局部故障的振动机理,分析了齿轮无故障振动信号和齿轮局部故障振动信号成分的异同点。在MATLAB环境下,采用小波变换算法对故障信号进行降噪处理,用希尔伯特变换对故障振动信号进行解调处理。结果表明,小波变换对强噪声干扰的机械振动信号能够进行有效的降噪处理,希尔伯特变换能从降噪后的故障振动信号中提取齿轮局部故障的特征信息。该结果在机械故障诊断中具有良好的实用价值。     

小波分析在信号降噪处理中的应用

通过对比几种不同的信号降噪方法,论述了小波分析方法用于信号降噪的优越性。给出了一种简单的小波分析用于降噪的方法,并给出实验结果。     

振动信号测试分析系统分析设计

介绍了基于NI公司的软件开发平台LabVIEW的虚拟仪器的振动测试分析系统设计方案,该系统硬件由压电加速度计、电荷放大器、数据采集卡和计算机构成,软件是基于LabVIEW开发,完成振动信号的数据采集、处理分析、数据存储和回放等功能,可对机械工作时的振动信号进行检测分析,为减振降噪和故障诊断提供信息。     

混沌同步系统降噪方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

提出了一种基于混沌同步系统的降噪方法,将其应用于滚动轴承振动信号的前期处理,并结合功率谱密度进行故障诊断.分析Chua电路混沌同步系统的降噪机理,讨论系统处于不同运行状态时,输入信号对相空间运行轨迹的影响;搭建混沌同步系统降噪模型,分析其检测特性,并与其他方法进行比较;将滚动轴承不同损伤模式下测得的振动信号输入该模型,比较振动信号和同步误差信号的时域波形和功率谱密度,并通过峰值查找,匹配对应的故障特征频率.新方法利用了混沌系统的噪声免疫性和可同步性,避免了现有方法参数设定复杂和运行状态判定困难的问题.结果表明该方法可有效提升被测信号的信噪比,能与传统方法结合形成新的故障诊断方法.      

直线振动筛的动力学和疲劳分析

基于Lagrange法建立振动筛系统动力学模型,并求解其响应.利用多体动力学软件对直线振动筛进行运动仿真分析,求出振动筛在激振力作用下的振动位移、速度、加速度及动画直观显示振动筛的运动情况.在此基础上,根据运动学分析载荷,建立振动筛的有限元分析模型并进行静力学和疲劳分析.该方法实现了运动分析、强度分析、疲劳分析的结合,为开发高可靠性、高性能的大型振动筛提供了依据.     

柴油机振动信号的小波包奇异值降噪

柴油机的振动信号中含有大量噪声,在进行故障特征提取之前必须加以消除.首先对傅里叶滤波降噪、小波降噪和小波包降噪的效果进行了对比,然后将奇异值分解技术用于信号降噪,最后提出了一种将小波包和奇异值分解相结合的降噪方法.该方法将输入信号进行一次小波包分解,利用奇异值分解方法对分解后的幅值量化系数进行降噪.实例表明,小波包和奇异值分解相结合的方法降噪效果最好.与其他方法相比,用新的方法对柴油机缸盖振动信号进行降噪处理的信噪比最高,且能明显识别出燃烧爆发、气门落座等各个阶段的振动信号,大大提高了特征提取的准确率.     

隔振环在振动筛噪声控制中的应用

提出了用隔振环来降低振动筛噪声的方法，以及隔振环刚度的确定原则和计算公式。分析了安装隔振环后，对振动筛固有频率影响不大，可保证工作频率是最高固有频率的两倍以上，可保证振幅不低于原振幅的98%，基本上不降低工作效率。研究了隔振动力传递与激励力的关系，表明隔振环能明显降低轴承产生的振动与噪声。试验表明：安装隔振环对振动筛降噪有明显的效果。     

局部投影降噪在往复压缩机故障诊断中的应用

往复压缩机的振动信号为典型的非线性、非平稳信号.提出利用局部投影法对振动信号降噪,提取关联维数,并与热力参数相结合诊断往复压缩机故障的方法.首先利用基于定量递归分析的局部投影降噪算法滤除振动信号中的噪声,然后提取关联维数,再根据热力参数计算气缸的压缩比,最后结合关联维数和压缩比,诊断压缩机的故障.结果表明:应用局部投影法降噪后振动信号的局部标度指数曲线存在明显的平台区,关联维数易收敛;在降噪后时域指标无明显变化的情况下,关联维数变化明显,基于局部投影法降噪后的关联维数更能有效地反映设备的故障状态变化.实例中诊断出的往复压缩机活塞磨损故障验证了这种方法的有效性.     

风机振动信号的小波阈值降噪处理

针对现场采集到的风机振动信号中存在大量噪声问题,采用不同的小波和阈值组合对仿真信号进行降噪处理,得出db8小波和heursure阈值选取方法可以得到最优的降噪性能.并将该方法应用于风机实际振动信号的降噪处理.结果表明,采用db8小波和heursure阈值选取方法的降噪组合,不仅能够有效降低信号中的噪声成分,还很大限度的保持了原信号的故障特征.