柱塞泵机组故障诊断振动信号分析法

介绍利用柱塞泵表面振动信号不解体诊断柱塞泵机械运动部件故障的研究,首先讨论了柱塞泵机组的结构与运动特点,确定了振动监测部位;其次分析了柱塞泵机组的振动激励源和影响因素,根据理论与经验公式,计算了各激励源振动特征频率,分析研究了柱塞泵组各组件部位故障振动频谱识别特征,对现场运行设备诊断结果的分析说明,利用振动信号对柱塞泵机组主要运动部件状态进行监测与故障诊断是可行的。     

柱塞泵机组故障诊断振动信号分析法

介绍利用柱塞泵表面振动信号不解体诊断柱塞泵机械运动部件故障的研究 .首先讨论了柱塞泵机组的结构与运动特点 ,确定了振动监测部位 ;其次分析了柱塞泵机组的振动激励源和影响因素 ,根据理论与经验公式 ,计算了各激励源振动特征频率 ,分析研究了柱塞泵组各组件部位故障振动频谱识别特征 .对现场运行设备诊断结果的分析说明 ,利用振动信号对柱塞泵机组主要运动部件状态进行监测与故障诊断是可行的     

基于MATLAB的时域分析法实现

MATLAB被称为第四代计算机语言，它集科学计算、自动控制、信号处理等于一体，具有极高的编程效率。运用MATLAB编程实现线性定常系统分析，使整个分析过程变得简单、易操作，介绍了用MATLAB实现时域分析的编程方法，并给出相应的仿真波形。     

CDMS信号处理故障诊断及振动分析系统的设计思想和技术特点

CDMS信号处理故障诊断及振动分析系统是由重庆大学测试中心在借鉴消化吸收的基础上,将引进技术国产化并进行创造性开发的一个成功尝试。本文着重介绍该系统新颖的设计思想和先进的技术性能。     

信号短时分析方法在机械故障诊断中的应用

定性研究了短时能量分析法的特性,指出该方法在时域中相当于用能量法检测瞬态信号,而在频域中相当于用自相关函数法检测频谱中的周期成分,并根据方差与一步自相关系数的关系讨论了可用于分析调频信号的短时一步自相关函数法,给出了2种计算短时参数的快速算法,最后以振动信号分析实例验证了短时分析法的有效性。     

振动调幅信号广义检波滤波解调法及其在齿轮故障诊断中的应用

在分析解调电路工作原理的基础上提出了调幅信号半波解调方法。对其解调原理作了数学推导，并进一步推广提出了广义检波滤波解调方法，讨论了该方法在齿轮故障诊断中的应用。     

齿轮故障诊断中振动信号处理研究进展

介绍了近年来振动信号处理技术在齿轮故障诊断中的应用现状,详细论述了各种信号处理技术的优缺点、应用范围和研究进展,并对今后的发展方向进行了展望.     

基于混沌信号时域波形包络特征的触电电流检测方法

针对剩余电流保护装置存在的拒动、误动以及触电电流信号难以提取的问题,提出一种基于混沌信号时域波形包络特征的触电电流混沌检测方法.利用混沌系统对初始条件敏感和对噪声免疫的特性,根据混沌理论,采用矢量分析方法,提出待测信号相位的检测方法;依据混沌系统不同状态时输出x时域波形包络线的差异性,提出将x时域波形极值点序列标准差作...     

基于模糊综合评判与故障树法的震压造型机故障诊断

随着机械化水平的不断提高,复杂机械在工业中发挥着越来越重要的作用,然而随着复杂机械设备工作时间的增加,故障率也在不断提高,为避免因设备故障带来的不必要麻烦及损失,有必要对复杂机械设备进行研究分析。研究以分析评判震压造型机故障为基础,找出影响该设备可靠性的因素主要有压实无力、不震击、震击不稳、震击无力及震击不稳,并找出导致这些因素发生的底事件及各底事件之间的相互关系从而建立相应的故障树;其次求出故障树中各底事件的结构重要度并进行比较;再者由于震压造型机工作故障影响因素复杂且具有模糊性,导致数据的严重缺失,因此无法直接进行评判,此时可利用模糊综合评判法进行评判,研究以震压造型机工作中"压实无力"为例,可以得出该设备压实状况,以便工作人员能根据实际要求调控设备到适当状态。结果表明,利用故障树和模糊综合评判法对震压造型机故障进行分析评价是可行的,为工作人员安全操控提供了依据,同时也为研究其它复杂机械设备故障提供了理论参考。     

基于小波分析的故障诊断

对信号进行特征提取,是故障诊断的关键。突变信号往往对应着某类故障,如果能对突变信号进行有效识别,就能达到故障诊断的目的。对如何从混有噪声的振动信号中有效识别出突变信号,本文进行了一系列方法研究。     

基于声信号分析的齿轮故障诊断方法

为了解决齿轮故障诊断中传统的声振信号分析方法容易受到周围设备及环境噪声干扰的问题,提出了一种独立分量分析和自相关分析相结合的齿轮故障诊断方法.首先用独立分量分析分离特征信号和干扰信号,然后用自相关分析提取特征信号中的周期成分.实验结果表明,该方法可以有效地提取在强背景噪声干扰下的齿轮故障特征.     

一种基于ICA-SVM的故障诊断方法

提出了一种基于独立分量分析和支撑向量机(ICA SVM)对系统性能进行监控的整体框架.这一框架包括特征提取和故障识别两部分.独立分量分析被用于从当前工况的数据矩阵中提取出代表当前工况特征的投影系数矩阵,而这些投影系数矩阵则被用于训练多个支撑向量机,以实现故障类型的识别.TennesseeEastman过程的仿真结果证明了该算法的有效性.     

解调分析在机械设备故障诊断中应用的三个局限性研究

在具有齿轮、滚动轴承的机械设备故障诊断中,广泛使用解调方法分析诊断故障．从理论上分析．现有的解调分析方法存在的三个局限性：将不包括调制信息（故障信息）的两时域相加信号,也以其频率之差作为解调信号而解出;广义检波滤波解调分析中,由于取绝对值或检波过程可能产生混频效应;几种细化解调分析算法中,无法在细化分析的选抽时进行数字低通滤波,有可能会出现调制频率的高次谐波发生频率混叠而反折到低频部分的现象,提出了基于复解析带通滤波器的优化希尔伯特变换解调方法,将解调分析频率与滤波带宽建立严格的数学关系,可以克服三个局限性,将带通滤波、希尔伯特变换及选抽合为一体．运算速度快,是最佳的解调分析方法．     

基于局域波时频分析的机械故障诊断

提出一种新的自适应时频分析方法——局域波法．结合仿真信号与故障检测信号进行分析研究,提出一种新的机械故障诊断方法并将其成功地应用到齿轮箱故障诊断中．振动信号能量在局域波时频分布中的变化,是局域波法诊断齿轮磨损故障的特征．诊断结果表明,局域波时频分析为齿轮磨损故障诊断提供了一种更为有效的手段,在故障诊断工程中具有广泛的应用前景．     

基于鲁棒主元分析的故障诊断方法

针对工业过程的建模数据中含有离群点的情况,提出了一种基于鲁棒主元分析(PCA)的故障诊断方法.该方法使用广义极大似然估计(M估计)代替最小二乘估计,将传统的主元分析问题转化为一个加权的重构误差优化问题,然后通过改进的非线性迭代部分最小二乘(NIPALS)算法来求得问题的最优解,在此基础上建立主元模型并构造监控统计量检测过程故障.在连续搅拌反应器(CSTR)仿真系统上的应用结果表明,鲁棒PCA方法能够消除离群点对主元模型的影响,比PCA方法分析过程数据更为准确,能更有效地诊断过程故障.     

滚动轴承故障振动信号特征与诊断方法

简述了恒转速条件下滚动轴承故障信号共振解调的优点和基本原理,通过实验和理论分析研究了变转速轴承故障振动信号的特点.指出了轴承损伤点冲击信号的非周期性、轴承共振频率随转速变化的变频特性,以及故障信号的双变频调制特性.建立了由变频转速信号为调制信号、变频共振衰减信号为载波的滚动轴承故障模型.给出了阶比循环平稳自相关函数的计算方法.利用循环平稳分析对旋转机械振动信号的解调功能,结合连续隐马尔可夫模型(CHMM)对动态信号的识别能力,提出了一种适用于变转速运转条件下的滚动轴承故障诊断方法,通过实验验证了方法的可行性.     

基于时空特征组合模型的转辙机故障诊断

为解决转辙机故障诊断领域中存在的单一特征信息提取不足、单一诊断方法难以避免因方法局限性造成的分类误差,同时其存在一定程度的过拟合,以及泛化能力、鲁棒性不足的问题,提出了一种基于时空特征组合模型的故障诊断方法。首先,在ZYJ7电液转辙机的8种故障模式和正常模式所对应的油压曲线上提取时频域小波系数作为原始数据集,采用核主成分分析（KPCA）和长短期记忆网络（LSTM）提取其空间、时间特征,之后基于add思想构建时空特征集。其次,对卷积神经网络（CNN）、LSTM两分类器关键参数寻优后分别进行故障诊断,得到各个故障类型的概率值和误差系数。最后,利用误差倒数法对两分类器各个故障类型的概率值赋予权重,得到最终输出结果。仿真结果表明：CNN-LSTM组合模型诊断准确率达98.14%,较单一多层感知机（MLP）、CNN、LSTM模型准确率分别提升7.40%、5.55%、1.85%。可见此方法有效提高了转辙机诊断准确率,为集成学习模型在转辙机故障诊断领域的应用提供了一种思路。     

基于模糊逻辑和遗传算法的工程机械故障诊断

为了使遗传算法能够处理存在模糊信息的工程机械故障事件,将模糊逻辑与遗传算法有机地结合起来,提出了一种基于模糊逻辑和遗传算法的工程机械故障诊断方法。充分利用模糊逻辑可以对模糊性和不确定性进行定量描述的特性,对工程机械模糊的系统部件技术状况进行定量描述,求得系统部件发生故障的概率。把工程机械系统部件作为节点引入模糊有向图并建立简化的故障诊断模型。采用遗传算法对可能的故障传播路径进行搜索,获取发生故障的原因。利用该方法既可以有效地处理工程机械故障中的模糊信息,又可以提高遗传算法路径搜索的效率和准确性,并用实例说明了该方法的优点。