特征頻率
- 基于參數(shù)化濾波的旋轉(zhuǎn)設(shè)備特征頻率提取
構(gòu)十分復(fù)雜,特征頻率十分容易被無關(guān)的信號(hào)成分所淹沒,因此針對(duì)強(qiáng)噪聲背景下的特征頻率有效提取成為國內(nèi)外眾多學(xué)者的研究重點(diǎn)[4-6]。蘇文勝等[7]提出基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夂妥V峭度的滾動(dòng)軸承早期故障診斷方法,先基于互相關(guān)系數(shù)和峭度準(zhǔn)則對(duì)信號(hào)預(yù)處理,再利用譜峭度選取最佳帶通濾波器參數(shù)和包絡(luò)解調(diào)實(shí)現(xiàn)軸承早期故障診斷。李偉等[8]提出基于變分模態(tài)分解的行星齒輪箱故障特征提取新方法,能有效地識(shí)別行星齒輪箱不同故障類型。Huang等[9]提出基于盲源分離算法的齒輪箱故障特征
振動(dòng)與沖擊 2023年17期2023-09-20
- 高速列車軸箱軸承典型故障特征的數(shù)值仿真分析
型缺陷的理論特征頻率軸承不同元件的頻率對(duì)于監(jiān)測(cè)軸承工作狀態(tài)、分析軸承故障類型具有重要意義。保持架旋轉(zhuǎn)頻率fc為[17]式中：ni為內(nèi)圈轉(zhuǎn)動(dòng)頻率；d為滾子直徑；dp為軸承節(jié)圓直徑；α為接觸角。內(nèi)圈某一點(diǎn)相對(duì)保持架某一點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)頻率為[17]滾子通過外圈滾道上某一點(diǎn)的頻率為[17]式中：Z為軸承單側(cè)滾子數(shù)量。滾子通過內(nèi)圈滾道上某一點(diǎn)的頻率為[17]滾子繞自身軸的旋轉(zhuǎn)頻率為[17]當(dāng)高速列車運(yùn)行速度為250 km/h 時(shí)，軸箱軸承的轉(zhuǎn)速為1 490 r/min，此
- 脈沖星特征頻率信號(hào)的到達(dá)時(shí)間處理方法
出采用脈沖星特征頻率信號(hào)處理獲得TOA的方法，證明了特征頻率信號(hào)處理為最佳匹配濾波，為任意脈沖星信號(hào)的最佳處理提供了理論依據(jù)。基于高精度雷達(dá)原理，提出了脈沖星信號(hào)的寬帶處理技術(shù)，利用脈沖星信號(hào)的特點(diǎn)，提高了TOA的估計(jì)精度，探索了高精度脈沖星導(dǎo)航的技術(shù)途徑。1 脈沖星信號(hào)處理1.1 脈沖星信號(hào)到達(dá)時(shí)間（TOA）估計(jì)對(duì)TOA的估計(jì)，可分為時(shí)域及頻域處理。從信號(hào)形式上看，有脈沖星信號(hào)觀測(cè)輪廓積累和光子到達(dá)時(shí)間TOA估計(jì)2種。由于脈沖星信號(hào)能流密度極低，以最強(qiáng)的
航空學(xué)報(bào) 2023年3期2023-03-12
- 基于FSDD和MAC的復(fù)雜工況滾動(dòng)軸承在線故障診斷方法*
法,對(duì)于故障特征頻率識(shí)別,一般是將時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換到頻域上進(jìn)行分析。當(dāng)旋轉(zhuǎn)機(jī)械系統(tǒng)中有隨機(jī)激勵(lì)輸入時(shí),振動(dòng)信號(hào)將含有大量白噪聲。此時(shí),使用一般的頻譜分析,例如傅里葉變換等,難以識(shí)別故障的特征頻率。頻域分解法(frequency domain decomposition,FDD)是多輸入多輸出(multiple-input multiple-output,MIMO)的頻域分析方法[3],是常用的運(yùn)行模態(tài)分析(operational modal analysis,
機(jī)電工程 2023年1期2023-02-13
- 基于EEMD與GWO-MCKD的門座起重機(jī)回轉(zhuǎn)支承故障診斷
頻率，為故障特征頻率。因故障特征頻率未知，本文作者根據(jù)回轉(zhuǎn)支承參數(shù)計(jì)算理論故障特征頻率，將其最大值與最小值代入公式，得到解卷積周期的范圍。此外，因理論故障特征頻率與實(shí)際故障特征頻率存在誤差，應(yīng)適當(dāng)將計(jì)算得到的范圍擴(kuò)大；(4)將GWO尋優(yōu)得到的最佳參數(shù)組合代入MCKD，以此對(duì)最優(yōu)分量進(jìn)行分析，并做出包絡(luò)譜；(5)將包絡(luò)譜中發(fā)現(xiàn)的故障特征頻率與理論故障特征頻率進(jìn)行對(duì)比分析，得出診斷結(jié)果。整個(gè)診斷方法的流程如圖2所示。圖2 EEMD與GWO-MCKD方法流程2
機(jī)床與液壓 2022年7期2022-09-18
- 高頻延遲線型SAW器件仿真與設(shè)計(jì)
延遲線器件，特征頻率是器件的主要參數(shù)。當(dāng)外部環(huán)境發(fā)生改變時(shí)，叉指換能器的特征頻率發(fā)生改變，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)氣體濃度監(jiān)測(cè)的功能。在有限元仿真分析中，模態(tài)是壓電結(jié)構(gòu)固有特性，每個(gè)模態(tài)對(duì)應(yīng)的諧振頻率和振型都各不相同。因此，通過有限元軟件COMSOL 的模態(tài)分析模塊可計(jì)算出器件的頻率特性。2.1 建立二維模型本文所研究的延遲線型聲表面波器件工作過程中，由壓電效應(yīng)所激勵(lì)的聲表面波都是具有周期性的橫波，由于聲表面波器件具有周期性條件，所以，研究叉指高度與輸出電壓關(guān)系時(shí)，利用
科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào) 2022年14期2022-09-01
- RV減速器振動(dòng)特性的自相關(guān)分析
對(duì)振動(dòng)機(jī)理、特征頻率來源及其影響因素還需進(jìn)一步研究。目前，國內(nèi)對(duì)RV 減速器的自相關(guān)分析研究較少。張光明［7］利用循環(huán)自相關(guān)函數(shù)對(duì)輪邊減速器進(jìn)行分析。李超［8］利用PeakVue技術(shù)，將其與自相關(guān)技術(shù)和圓周波形圖相結(jié)合，對(duì)減速機(jī)軸承進(jìn)行故障診斷?；趪鴥?nèi)工業(yè)領(lǐng)域使用的機(jī)器人，本實(shí)驗(yàn)采用了使用較為廣泛的RV-40E 減速器進(jìn)行整機(jī)測(cè)試，進(jìn)行自相關(guān)分析，通過分析機(jī)器人的運(yùn)行工況，從不同轉(zhuǎn)速的信號(hào)中提取共性的周期成分，找出較為明顯的特征頻率，并解析其隨速度升高下
計(jì)測(cè)技術(shù) 2022年3期2022-07-07
- 跨層叉指換能器對(duì)復(fù)合膜SAW器件影響的研究*
插圖為對(duì)應(yīng)的特征頻率fa=2.97 GHz以及反特征頻率fr=3.0 GHz下的SAW器件振型圖。圖3 導(dǎo)納曲線3.2 薄膜厚度分析單晶壓電襯底結(jié)構(gòu)的SAW器件，SAW在傳播過程中若忽略由襯底表面粗糙度造成的漫反射則無需研究色散對(duì)其SAW傳播的影響。但對(duì)于復(fù)合膜SAW器件，SAW將會(huì)從一種材料中傳播到另一種材料中，這就導(dǎo)致色散現(xiàn)象的發(fā)生，所以在這一小節(jié)中通過對(duì)hdia和hLiNbO3兩個(gè)膜厚參數(shù)進(jìn)行色散分析。圖4為LiNbO3膜hLiNbO3處于0.2～0
傳感器與微系統(tǒng) 2022年3期2022-03-23
- 電動(dòng)發(fā)電機(jī)組滾動(dòng)軸承振動(dòng)故障診斷分析
;頻譜分析;特征頻率Key words： rolling bearing;vibration monitoring;spectrum analysis;characteristic frequency 中圖分類號(hào)：TH133.3 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號(hào)：1674-957X（2022）05-0109-030 ?引言核電廠運(yùn)行
內(nèi)燃機(jī)與配件 2022年5期2022-02-28
- 多層SAW器件叉指換能器錯(cuò)層布局研究*
究內(nèi)容：1)特征頻率研究，主要研究在特定結(jié)構(gòu)參數(shù)下SAW器件的正、反特征頻；2)頻域研究，針對(duì)研究內(nèi)容1中的結(jié)構(gòu)參數(shù)繪制SAW器件的導(dǎo)納曲線；3)參數(shù)化掃描，掃描內(nèi)容分別為hLN，hDIA,S1三個(gè)參數(shù)項(xiàng)，輸出結(jié)果為SAW器件的正、反特征頻率、電勢(shì)、振型等。為了明確IDT錯(cuò)層布局對(duì)SAW的影響，選擇了3個(gè)SAW器件性能參數(shù)進(jìn)行對(duì)比研究，分別是特征頻率f,機(jī)電耦合系數(shù)K2以及導(dǎo)納比AR。特征頻率f的定義為[15]f=(f++f-)/2(3)式中f+為正特征頻
傳感器與微系統(tǒng) 2022年2期2022-02-28
- 量子中醫(yī)藥學(xué)初探
完成患者疾病特征頻率的測(cè)試及藥物特征頻率的測(cè)定，而量子配藥則需完成特定頻率及特定歸經(jīng)的藥物配制，從而實(shí)現(xiàn)頻率醫(yī)療的功能，亦即使用與疾病的特征頻率同頻率、同波譜的正能量藥物抵消疾病的負(fù)能量，達(dá)到快速療愈的目的。因此，對(duì)量子醫(yī)學(xué)進(jìn)行研究必將推動(dòng)醫(yī)學(xué)新的發(fā)展。目前在量子測(cè)試領(lǐng)域已經(jīng)涌現(xiàn)了一大批以撓場(chǎng)儀為代表的測(cè)試儀器，可以完成對(duì)患者疾病進(jìn)行定性、半定量乃至定量的頻率及頻譜測(cè)量，亦可對(duì)藥物頻率進(jìn)行測(cè)試[4-5]。高素質(zhì)的中醫(yī)大師也可憑借經(jīng)驗(yàn)快速精準(zhǔn)的完成這些測(cè)試工
空軍軍醫(yī)大學(xué)學(xué)報(bào) 2021年2期2021-11-30
- 基于振動(dòng)信號(hào)技術(shù)特征頻率的故障注入軸承案例研究
物理方法包括特征頻率法[8]、譜峭度法[9]，具有不依賴歷史數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，更適用于工程實(shí)際中的小樣本故障診斷場(chǎng)景。綜上，大部分文獻(xiàn)側(cè)重于對(duì)故障信號(hào)處理、故障診斷模型的研究，所研究的軸承常常只是早期輕微故障且具有多故障耦合的特點(diǎn)，針對(duì)典型單一故障模式開展故障注入軸承試驗(yàn)件的研究并不多見。航天領(lǐng)域針對(duì)軸承產(chǎn)品的可靠性有極高要求，意外故障可能會(huì)導(dǎo)致重大損失，例如美軍HESSI衛(wèi)星在振動(dòng)試驗(yàn)中就因?yàn)樵囼?yàn)臺(tái)軸承故障造成整星損毀[10]。有很多文獻(xiàn)重點(diǎn)關(guān)注軸承加速壽命試
環(huán)境技術(shù) 2021年4期2021-09-11
- 設(shè)備診斷技術(shù)在大型減速機(jī)上的應(yīng)用
28軸承內(nèi)環(huán)特征頻率143.65Hz，外環(huán)特征頻率109.94Hz，滾動(dòng)體特征頻率89.95Hz，其中外環(huán)特征頻率109.94Hz出現(xiàn)了多倍頻，說明QJ228軸承有明顯故障。另外，未發(fā)現(xiàn)齒輪和其他軸承的頻譜異常狀況。圖2 減速機(jī)輸入軸A2、A5測(cè)點(diǎn)的振動(dòng)速度頻譜2.2 振動(dòng)加速度頻譜及分析圖3是減速機(jī)輸入軸A2、A5測(cè)點(diǎn)的振動(dòng)加速度頻譜。由圖3可見，在低頻區(qū)域109.94Hz出現(xiàn)了多倍頻振動(dòng)，在高頻區(qū)域出現(xiàn)了共振，A2、A5測(cè)點(diǎn)的共振值RMS高達(dá)33m/s
化工機(jī)械 2021年3期2021-08-05
- 基于復(fù)包絡(luò)譜的滾動(dòng)軸承故障特征提取方法研究
葉變換獲取的特征頻率更加顯著。本文提出了一種基于復(fù)包絡(luò)譜的滾動(dòng)軸承故障特征提取方法，將正交采樣獲取垂直方向的振動(dòng)信號(hào)組成一個(gè)復(fù)數(shù)，然后運(yùn)用BEMD將復(fù)數(shù)分解成系列復(fù)固有模態(tài)函數(shù)(complex intrinsic mode function，CIMF)，用Hilbert變換分別對(duì)CIMF的實(shí)部和虛部進(jìn)行解調(diào)得到各自的包絡(luò)信號(hào)，組成一個(gè)復(fù)包絡(luò)信號(hào)，最后運(yùn)用復(fù)傅里葉譜融合兩個(gè)方向的振動(dòng)信號(hào)特征。所提方法既可加強(qiáng)微弱振動(dòng)信號(hào)特征，進(jìn)行早期故障特征提取，也可綜合兩
振動(dòng)與沖擊 2021年12期2021-06-30
- 基于特征頻率篩選的聲發(fā)射信號(hào)去噪算法
視為該分布的特征頻率，而加工信號(hào)在頻域具有為低幅值、寬頻帶的特點(diǎn)，進(jìn)一步可以概括為一種連續(xù)頻率分布[6-7]，如圖1所示。圖1 離散頻率分布與加工信號(hào)頻率示意圖早期受限于計(jì)算機(jī)性能，對(duì)原始信號(hào)中加工信息的提取以RMS濾波、振鈴計(jì)數(shù)等硬件手段為主[1,7]，無法處理非加工信號(hào)的干擾。近幾年，隨著計(jì)算機(jī)的處理性能的發(fā)展，在加工領(lǐng)域中，聲發(fā)射分析技術(shù)逐漸從參數(shù)法分析法轉(zhuǎn)向頻域與時(shí)頻域分析[3,8-9]。對(duì)非加工信號(hào)也逐漸在頻域與時(shí)頻域進(jìn)行研究，X.Chiemen
機(jī)械工程師 2021年5期2021-05-22
- 綜合CEEMDAN-SVD與倒頻譜的滾動(dòng)軸承故障診斷方法
障信號(hào)的故障特征頻率。倒頻譜是指信號(hào)的對(duì)數(shù)功率譜的逆，與對(duì)數(shù)功率譜是一對(duì)傅里葉變換，由于其具有時(shí)間因次，也被稱為時(shí)譜。倒頻譜分析是一種二次分析技術(shù)，它受傳感器測(cè)點(diǎn)位置以及傳輸路徑的影響較小，能將原來頻譜圖中成簇的邊頻帶譜線簡化為單根譜線，便于觀察。滾動(dòng)軸承發(fā)生故障時(shí)，雖然SVD降噪可以有效去除滾動(dòng)軸承故障信號(hào)中的隨機(jī)噪聲，但是經(jīng)SVD降噪后的滾動(dòng)軸承故障信號(hào)功率譜中，仍然存在著大量的非對(duì)稱分布邊頻，給滾動(dòng)軸承故障診斷帶來困難。借助倒頻譜則可將功率譜中成簇的
太原理工大學(xué)學(xué)報(bào) 2021年3期2021-05-21
- 地鐵直線軌道鋼軌波磨影響參數(shù)研究
，摩擦功率的特征頻率主要集中在中低頻范圍。在主要特征頻率80 Hz處，扣件縱向剛度為55 MN/m時(shí)對(duì)應(yīng)的摩擦功率幅值最小，然后按照扣件縱向剛度分別為15 MN/m、45 MN/m、5 MN/m、35 MN/m和25 MN/m順序摩擦功率幅值依次增大，且不同扣件縱向剛度所對(duì)應(yīng)的主要特征頻率處摩擦功率幅值相差不大，說明在主要特征頻率處，扣件縱向剛度對(duì)鋼軌波磨的影響不明顯。同時(shí)，隨著扣件縱向剛度的增大，摩擦功率的特征頻率沒有發(fā)生改變，表明扣件縱向剛度的變化不會(huì)
中國機(jī)械工程 2021年4期2021-02-28
- 利用包絡(luò)解調(diào)技術(shù)分析診斷滾動(dòng)軸承故障
滾道缺陷，其特征頻率是指轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)一周滾動(dòng)體沖擊內(nèi)滾道缺陷的次數(shù)乘以轉(zhuǎn)頻。依據(jù)滾動(dòng)軸承故障頻率的經(jīng)驗(yàn)公式：轉(zhuǎn)子每旋轉(zhuǎn)一周，滾動(dòng)體經(jīng)過內(nèi)滾道缺陷次數(shù)大約為0.6倍單列的滾動(dòng)體數(shù)。內(nèi)滾道產(chǎn)生的振動(dòng)是沖擊，不是正弦波，其頻譜是內(nèi)滾道故障頻率及其諧波。內(nèi)滾道隨轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)，根據(jù)內(nèi)滾道損傷部位與滾動(dòng)體發(fā)生沖擊接觸的位置不同，振動(dòng)的振幅會(huì)發(fā)生以轉(zhuǎn)頻為周期的變化，即發(fā)生振幅調(diào)制。內(nèi)滾道故障頻率就是載波頻率，轉(zhuǎn)頻為調(diào)制頻率。如圖3 所示為在實(shí)際診斷中發(fā)現(xiàn)的軸承內(nèi)滾道缺陷的頻譜波
冶金動(dòng)力 2020年1期2020-12-27
- 基于變分模態(tài)分解和奇異值分解的頻率相近信號(hào)分離方法
成分由于故障特征頻率和倍頻的存在變得十分復(fù)雜，兩種故障的特征頻率還可能十分接近，因此分離和提取故障信號(hào)中的相近特征頻率具有重要實(shí)際意義[7～9]。2014年Dragomiretskiy K等人提出一種新的信號(hào)分解方法——變分模態(tài)分解(variational mode decomposition, VMD)[10]，該方法有較強(qiáng)的抗噪能力，對(duì)于相近頻率信號(hào)有更高的分辨率，還能夠提取出較微弱的信號(hào)成分[11]。文獻(xiàn)[12]中用VMD對(duì)滾動(dòng)軸承的早期故障信號(hào)進(jìn)行
計(jì)量學(xué)報(bào) 2020年11期2020-12-18
- 基于LCD-LLTSA的電動(dòng)汽車電機(jī)軸承故障特征頻率提取
分析提取故障特征頻率,仿真信號(hào)和實(shí)例均驗(yàn)證了該方法的有效性。2 LCD方法LCD有一個(gè)假設(shè),那就是原始信號(hào)x(t)是由多個(gè)ISC構(gòu)成的,并且所有ISC分量兩兩獨(dú)立,其分解步驟如下:1) 確定x(t)的所有極值點(diǎn)及時(shí)刻(Xk,τk),k=1,2,3,…,M。這樣,x(t)就被Xk和Xk+1這2個(gè)點(diǎn)分成了若干段,在每段上對(duì)x(t)進(jìn)行線性變換,得到:(1)2) 將Hk連接得到H1(t),并令P1(t)=x(t)-H1(t)。3) 如P1(t)滿足ISC分量的判
計(jì)量學(xué)報(bào) 2020年10期2020-11-06
- 滾動(dòng)軸承教學(xué)實(shí)驗(yàn)臺(tái)
動(dòng)軸承的故障特征頻率軸承的特征故障頻率計(jì)算公式如下：將具體參數(shù)代入公式可得：fr=2.37 Hz 時(shí)，內(nèi)圈故障、外圈故障、滾珠故障的特征頻率分別為14.1917、9.86、129.8612 Hz。4 滾動(dòng)軸承故障信號(hào)實(shí)驗(yàn)研究HRB6220 深溝球軸承如圖 3 所示。利用 PAC 公司的R-15 傳感器采集故障信號(hào)，并進(jìn)行分析。測(cè)點(diǎn)的選擇應(yīng)符合剛度最大和傳遞路徑最短的原則，最好選在軸承的承載區(qū)且靠近外圈。實(shí)驗(yàn)時(shí)，采用離被測(cè)軸承最近的傳感器（見圖4），該傳感器
實(shí)驗(yàn)技術(shù)與管理 2020年9期2020-10-09
- 基于小波變換的滾動(dòng)軸承故障診斷
數(shù)據(jù)進(jìn)行故障特征頻率提取分析。首先根據(jù)Harr小波理論，給出基于Harr小波的信號(hào)分解與重構(gòu)算法;然后根據(jù)軸承元件之間滾動(dòng)接觸的速度關(guān)系建立的方程，求得滾動(dòng)軸承的特征頻率;最后以西儲(chǔ)大學(xué)的6203-2RS JEM SKF深溝球軸承作為研究對(duì)象，對(duì)軸承的外圈、滾動(dòng)體和內(nèi)圈進(jìn)行故障診斷，利用MATLAB編寫小波變換程序并進(jìn)行仿真分析。仿真結(jié)果表明：利用小波變換可以準(zhǔn)確的判斷滾動(dòng)軸承的故障振動(dòng)信號(hào)，得出與軸承理論上特征頻率相對(duì)應(yīng)的頻率點(diǎn)。關(guān)鍵詞：小波變換;故障診
內(nèi)燃機(jī)與配件 2020年2期2020-09-10
- 廣義解調(diào)算法中能量因子的引入與配置原理的研究
檢測(cè)瞬時(shí)故障特征頻率，估計(jì)擬合函數(shù);引入了能量因子的概念，根據(jù)擬合函數(shù)配置能量因子，按照提出方法對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行重構(gòu);參考能量因子對(duì)重構(gòu)信號(hào)的相位函數(shù)進(jìn)行估計(jì);對(duì)重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行解調(diào)，得到關(guān)于能量因子的解調(diào)信號(hào)。根據(jù)特征頻率的解調(diào)值與通過測(cè)得轉(zhuǎn)速計(jì)算的理論值進(jìn)行對(duì)比，評(píng)價(jià)能量因子配置的合理性。仿真和實(shí)測(cè)信號(hào)的處理，證明了算法的有效性。關(guān)鍵詞：故障診斷;滾動(dòng)軸承;特征頻率;廣義解調(diào);能量因子中圖分類號(hào)：TH165+.3;THl33.33 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：
振動(dòng)工程學(xué)報(bào) 2020年1期2020-05-21
- 燃?xì)獍l(fā)生器循環(huán)變推力發(fā)動(dòng)機(jī)頻率響應(yīng)分析
2.3 系統(tǒng)特征頻率與阻尼系數(shù)分析在燃?xì)獍l(fā)生器循環(huán)液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)中,燃?xì)獍l(fā)生器及推力室參數(shù)被作為主要被控對(duì)象。將燃?xì)獍l(fā)生器與推力室壓力等參數(shù)設(shè)置為觀測(cè)變量,分別在2種工況達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)時(shí)考察系統(tǒng)的特征頻率及阻尼系數(shù)。根據(jù)各特征頻率下觀測(cè)變量的模態(tài)振型,系統(tǒng)的特征頻率可分為2類：對(duì)應(yīng)于燃?xì)獍l(fā)生器的特征頻率與對(duì)應(yīng)于4臺(tái)并聯(lián)的推力室的特征頻率。由表2可以看出,4臺(tái)并聯(lián)的推力室特征頻率非常接近。表2 高工況系統(tǒng)阻尼系數(shù)及頻率Tab.2 Eigenvalues a
火箭推進(jìn) 2020年2期2020-05-06
- 瓷磚檢測(cè)機(jī)器人的聲音信號(hào)處理
單片機(jī)系統(tǒng);特征頻率中圖分類號(hào)：TN912? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? ? ?文章編號(hào)：2095-2945（2020）04-0029-02Abstract： The system includes： sound preprocessing part， AD conversion chip， single-chip microcomputer chip and display and key part. The system first coll
科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2020年4期2020-02-25
- 微波功率晶體管增益-頻率研究
響微波晶體管特征頻率fT與電流放大倍數(shù)β 的各個(gè)因素進(jìn)行仿真研究，嘗試調(diào)節(jié)雙極型硅微波晶體管的襯底濃度，基區(qū)、N+區(qū)、P+區(qū)離子注入和材料參數(shù)中的載流子壽命等因素使之達(dá)到對(duì)器件功能的最優(yōu)組合。2 器件結(jié)構(gòu)及相關(guān)工藝的選擇硅微波晶體管具有芯片面積小、電流容量大、特征頻率高等特點(diǎn)。此類器件芯片在設(shè)計(jì)和制造上的難點(diǎn)主要有兩點(diǎn)：一是在較小的芯片面積上，所設(shè)計(jì)的發(fā)射區(qū)條寬、發(fā)射區(qū)周長以及各區(qū)摻雜濃度、結(jié)深等參數(shù)如何滿足產(chǎn)品電流容量、大電流直流增益及飽和壓降等的要求；
微處理機(jī) 2019年6期2019-12-26
- 基于共振解調(diào)的空氣壓縮機(jī)軸承故障診斷研究
找出它的故障特征頻率[1-2]。共振解調(diào)法能夠利用沖擊脈沖含有寬廣頻譜的特點(diǎn)檢測(cè)故障引起的瞬態(tài)沖擊。對(duì)共振解調(diào)后的信號(hào)進(jìn)行Fourier 變換，通過頻譜識(shí)別特征頻率，不僅能夠判斷軸承的損傷程度，還可以確定軸承的損傷部位，從而診斷軸承故障。本文針對(duì)空氣壓縮機(jī)滾動(dòng)軸承故障引起的周期性沖擊特征提取問題，考慮到共振解調(diào)在檢測(cè)瞬態(tài)沖擊方面的優(yōu)勢(shì)，提出了基于共振解調(diào)的空氣壓縮機(jī)滾動(dòng)軸承故障診斷方法，并應(yīng)用該方法分析了滾動(dòng)軸承故障實(shí)驗(yàn)信號(hào)，準(zhǔn)確診斷了滾動(dòng)軸承元件故障，驗(yàn)
城市公共交通 2019年10期2019-11-27
- 離心壓縮機(jī)動(dòng)靜干涉信號(hào)特征識(shí)別方法*
征，并將干涉特征頻率與葉輪固有頻率相聯(lián)系，總結(jié)試驗(yàn)成果并應(yīng)用于實(shí)際壓縮機(jī)結(jié)構(gòu)改進(jìn)設(shè)計(jì)研究中。1 動(dòng)靜干涉轉(zhuǎn)速工況仿真在進(jìn)行動(dòng)靜干涉相關(guān)測(cè)試之前，需要先對(duì)試驗(yàn)臺(tái)離心壓縮機(jī)葉輪進(jìn)行設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)速工況下運(yùn)行模態(tài)仿真計(jì)算；接著基于葉輪運(yùn)行模態(tài)仿真結(jié)果得到葉輪干涉圖，從而最終確定動(dòng)靜干涉測(cè)試的轉(zhuǎn)速工況。1.1 葉輪運(yùn)行模態(tài)仿真計(jì)算表1為試驗(yàn)臺(tái)離心壓縮機(jī)的一些重要參數(shù)。對(duì)離心葉輪建立模型，在設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)速3 500 r/min并考慮預(yù)應(yīng)力效應(yīng)下進(jìn)行工作葉輪運(yùn)行模態(tài)仿真計(jì)算[13-
振動(dòng)、測(cè)試與診斷 2019年5期2019-11-06
- 基于小波包分析的電機(jī)滾動(dòng)軸承故障診斷
方法，計(jì)算的特征頻率跟實(shí)驗(yàn)結(jié)果能很好的對(duì)應(yīng)，同時(shí)還介紹了選擇小波包分解層數(shù)的方法。1 滾動(dòng)軸承的結(jié)構(gòu)電機(jī)轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)軸與定子之間的連接部件滾動(dòng)軸承的基本結(jié)構(gòu)如圖1所示。主要由4個(gè)部分組成，首先是內(nèi)外兩個(gè)同心圓環(huán)軌道，即軸承的外圈和內(nèi)圈；其次是內(nèi)外圈之間的滾動(dòng)體；最后是具有銜接和固定作用的保持架[4]。其主要參數(shù)有：軸承節(jié)徑D、滾動(dòng)體直徑d、內(nèi)圈滾道半徑R1、外圈滾道半徑R2、滾動(dòng)體的個(gè)數(shù)n、接觸角α。在實(shí)際運(yùn)行條件下，滾動(dòng)軸承因其自身的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)、惡劣的環(huán)境和負(fù)載
測(cè)控技術(shù) 2019年4期2019-09-19
- 復(fù)雜背景下對(duì)稱差分解析能量算子在軸承故障診斷中的應(yīng)用
有把模擬故障特征頻率提取出來外，其他三種算法都可以將故障特征頻率提取出來。對(duì)于HT算法，能在較強(qiáng)的背景噪聲下成功的提取出故障特征頻率，是因?yàn)橥ㄟ^信號(hào)的解析形式固有的調(diào)幅和調(diào)頻能力都具有一定的降噪能力[12]。而對(duì)于EO_SD如前文所述，改用中心有限差分后，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理，起到了抑制噪聲的作用。雖然這兩種算法可以較好的提取出故障特征頻率，但還是可以從圖5(d)看出，在同等量級(jí)下(0～0.6)，AEO_SD所提取出的故障頻率以及它的倍頻的峰值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于HT和
振動(dòng)與沖擊 2019年8期2019-06-13
- 基于TVD和MSB的滾動(dòng)軸承故障特征提取
號(hào)，通過故障特征頻率成分占比p選取最佳的5個(gè)載波頻率切片進(jìn)行平均得到復(fù)合切片譜，提取出軸承故障特征；最后，通過分析復(fù)合切片譜，判斷故障類型。仿真和實(shí)驗(yàn)分析表明，該方法能夠有效抑制隨機(jī)噪聲，提高故障特征提取效果。1 二階全變分去噪1.1 基本原理全變分去噪可以看成是一個(gè)數(shù)值優(yōu)化過程，包含二次數(shù)據(jù)保真項(xiàng)和凸正則化項(xiàng)，常用的全變分過程的基礎(chǔ)是通過一階或者二階差分實(shí)現(xiàn)對(duì)原始信號(hào)的稀疏表示。本文選用二階差分定義信號(hào)的全變分。假設(shè)一維信號(hào)x(n)，(0≤n≤N-1)，
振動(dòng)與沖擊 2019年8期2019-06-13
- 基于自適應(yīng)優(yōu)化的TQWT軸承早期故障診斷方法??
得到的包絡(luò)譜特征頻率強(qiáng)度系數(shù)最大原則來提取最優(yōu)分解分量，通過分析最優(yōu)分解結(jié)果的包絡(luò)譜來判斷軸承故障類型。將通過仿真信號(hào)和工程實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)本文方法進(jìn)行驗(yàn)證。為了體現(xiàn)本文方法的優(yōu)勢(shì)，將與小波變換方法處理結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。1 基礎(chǔ)理論介紹1.1 TQWT可調(diào)品質(zhì)因子小波變換是早些年由學(xué)者Selesnick提出的一種新式離散小波變換。該方法通過改變品質(zhì)因子Q、過完備系數(shù)r以及分解層數(shù)J的大小來調(diào)節(jié)小波分解的尺度因素，十分靈活。TQWT是利用帶通濾波器組迭代的方式實(shí)現(xiàn)信號(hào)
制造技術(shù)與機(jī)床 2019年2期2019-03-06
- 光學(xué)波前參數(shù)的分析評(píng)價(jià)方法研究
得到中頻段的特征頻率為0.18mm-1。該方法避免了頻域?yàn)V波法所導(dǎo)致的幅頻特性失真的問題，且可以更好地分析波前信號(hào)的細(xì)節(jié)和頻率特性。關(guān)鍵詞：飛切法;波前評(píng)價(jià);小波變換;特征頻率中圖分類號(hào)：0436 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A引言金剛石飛切法能夠克服晶體材料質(zhì)地軟、脆性高、溫度敏感性高等特點(diǎn)，是進(jìn)行精密加工的有效手段。飛切法加工時(shí)，采用單一方向“飛刀”切削的加工方式，因受周期性走刀、機(jī)床振動(dòng)、環(huán)境振動(dòng)等多種因素的影響，加工表面將殘留大量的不同頻率的波紋誤差，在光學(xué)系統(tǒng)中
光學(xué)儀器 2019年3期2019-02-21
- 基于特征頻率組的銑削顫振識(shí)別*
征，建立基于特征頻率組的切削穩(wěn)定性自動(dòng)分析和識(shí)別的方法。該方法從頻域特征的角度，避免了顫振的時(shí)域判斷方法中，人為選擇閾值的問題，針對(duì)不同機(jī)床，對(duì)顫振的識(shí)別和判斷具有更好的適應(yīng)性。1 頻域特征分析在銑削加工過程中，由斷續(xù)切削力和旋轉(zhuǎn)零部件的不平衡引起的強(qiáng)迫振動(dòng)，始終存在。而強(qiáng)迫振動(dòng)的頻率與主軸轉(zhuǎn)速相關(guān)，通常是轉(zhuǎn)速對(duì)應(yīng)頻率的倍頻。加工過程不穩(wěn)定引起的顫振，其頻率與主軸的動(dòng)態(tài)性能相關(guān)，通常顫振發(fā)生在主軸系統(tǒng)的固有頻率附近。因此，強(qiáng)迫振動(dòng)與顫振引起的振動(dòng)信號(hào)，在頻
組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù) 2018年9期2018-10-09
- 改進(jìn)循環(huán)維納濾波器算法的滾動(dòng)軸承復(fù)合故障診斷
軸承外圈故障特征頻率的基頻,但不能提取出其諧頻,此外無法得到滾動(dòng)軸承內(nèi)圈故障的任何信息.圖5為所述方法的分析結(jié)果,其中:圖5(a)是將圖3(a)所示信號(hào)作為循環(huán)維納濾波器的期望輸出、圖3(d)所示信號(hào)的循環(huán)維納濾波結(jié)果;圖5(b)是圖5(a)所示信號(hào)的包絡(luò)解調(diào)譜,從中可以看出外圈故障特征頻率及其諧頻被很好地提取出來;圖5(c)是將圖3(b)所示信號(hào)作為循環(huán)維納濾波器的期望輸出、圖3(d)所示信號(hào)的循環(huán)維納濾波結(jié)果;圖5(d)是圖5(c)所示信號(hào)的包絡(luò)解調(diào)譜
中國工程機(jī)械學(xué)報(bào) 2018年4期2018-09-05
- 一種空間軸承的自適應(yīng)共振解調(diào)故障診斷方法*
為元件的故障特征頻率，故障診斷的關(guān)鍵是獲取低頻的沖擊頻率，通過與理論值的對(duì)比識(shí)別損傷部位[5,11].滾動(dòng)軸承各元件的故障特征頻率如下：滾珠故障特征頻率為(1)內(nèi)圈故障特征頻率為(2)外圈故障特征頻率為(3)保持架通過內(nèi)圈特征頻率為(4)保持架通過外圈特征頻率為(5)式中：fi和fo分別為內(nèi)、外圈的轉(zhuǎn)動(dòng)頻率，Dm為軸承節(jié)圓直徑，Db為滾珠直徑，z為滾珠數(shù)目，α為接觸角(單位：rad).共振解調(diào)法是獲取軸承振動(dòng)信號(hào)中低頻沖擊頻率的有效方法，其原理如圖1所示.
空間控制技術(shù)與應(yīng)用 2018年4期2018-09-04
- 離心壓縮機(jī)回流器葉片結(jié)構(gòu)對(duì)旋轉(zhuǎn)失速影響的試驗(yàn)研究
旋轉(zhuǎn)失速團(tuán)的特征頻率為低頻，其頻率低于轉(zhuǎn)速頻率。當(dāng)壓縮機(jī)組發(fā)生旋轉(zhuǎn)失速時(shí)，該低頻信號(hào)產(chǎn)生，并且隨著流量的減小，其幅值不斷增大[7-12]?；诼晧盒盘?hào)頻譜分析，未發(fā)生旋轉(zhuǎn)失速時(shí)其頻譜主要頻率成分為轉(zhuǎn)速頻率和葉片通過頻率及其相關(guān)倍頻，而發(fā)生旋轉(zhuǎn)失速時(shí)會(huì)出現(xiàn)頻率較低的旋轉(zhuǎn)失速團(tuán)特征頻率。因此，可以通過分析流道內(nèi)部氣流頻率，來進(jìn)行旋轉(zhuǎn)失速方面的試驗(yàn)研究。這豐富了對(duì)壓縮機(jī)旋轉(zhuǎn)失速現(xiàn)象的認(rèn)識(shí)，為壓縮機(jī)組擴(kuò)穩(wěn)和安全運(yùn)行的設(shè)計(jì)和研究提供了試驗(yàn)依據(jù)。2 試驗(yàn)裝置與測(cè)試系統(tǒng)
風(fēng)機(jī)技術(shù) 2018年1期2018-03-21
- 基于貝葉斯理論的拉桿轉(zhuǎn)子模態(tài)特性確認(rèn)
高壓轉(zhuǎn)子結(jié)構(gòu)特征頻率的變化范圍和規(guī)律，通過與實(shí)驗(yàn)?zāi)B(tài)特征頻率對(duì)比，證明了該方法的有效性。拉桿結(jié)構(gòu)； 彈塑性滑動(dòng)模型； 貝葉斯理論； 蒙特卡羅方法； 實(shí)驗(yàn)?zāi)B(tài)分析建立準(zhǔn)確的航空發(fā)動(dòng)機(jī)高壓轉(zhuǎn)子拉桿結(jié)構(gòu)有限元模型對(duì)于分析結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)特性、提高裝配水平具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義[1]。某型航空發(fā)動(dòng)機(jī)高壓轉(zhuǎn)子采用拉桿結(jié)構(gòu)增強(qiáng)了結(jié)構(gòu)的剛度，但采用過盈聯(lián)接的盤與盤之間、以及盤與拉桿之間的非線性接觸面會(huì)使轉(zhuǎn)子局部剛度降低。因此，如何建立非線性接觸模型來準(zhǔn)確描述拉桿結(jié)構(gòu)接觸面的復(fù)雜
振動(dòng)與沖擊 2017年23期2017-12-27
- 粒子群結(jié)合形態(tài)學(xué)濾波的滾動(dòng)軸承故障診斷
于零頻到故障特征頻率是否出現(xiàn)干擾和沖擊特征比值的大小實(shí)現(xiàn)了對(duì)故障特征頻率的提取。文獻(xiàn)[2]研究了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的應(yīng)用情況。文獻(xiàn)[3]對(duì)結(jié)構(gòu)元素形狀的選取做了合理的說明。文獻(xiàn)[4-5]等探討了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)對(duì)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的處理。文獻(xiàn)[6]對(duì)形態(tài)學(xué)濾波器的設(shè)計(jì)以及濾波參數(shù)的選取規(guī)則做了說明。文獻(xiàn)[7]利用多尺度的形態(tài)學(xué)濾波器對(duì)滾動(dòng)軸承故障信號(hào)進(jìn)行特征提取，取得了良好的效果，但在結(jié)構(gòu)元素形狀及長度的選取方面沒有給出合理的解釋?；谏鲜鲅芯砍晒瑖L試以峭度和故障特征頻率能
軸承 2017年12期2017-07-26
- 基于小波去噪和EMD算法在齒輪故障檢測(cè)中的應(yīng)用
夠準(zhǔn)確地得到特征頻率，判斷出故障類型，證實(shí)了該方法在診斷蝸輪蝸桿減速機(jī)蝸輪故障的有效性。關(guān)鍵詞：EMD；小波去噪；特征頻率；邊界效應(yīng)中圖分類號(hào)：TB936 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：0439-8114（2017）12-2339-05DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2017.12.035Application in Gear Fault Detection Combined WaveletDomain Denoising
湖北農(nóng)業(yè)科學(xué) 2017年12期2017-07-15
- 一種自適應(yīng)調(diào)整濾波參數(shù)的軸承故障診斷方法
后信號(hào)的故障特征頻率能量比值，找尋出使故障特征最突出、最明顯的結(jié)構(gòu)元素長度。以此長度為最優(yōu)長度對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波，能夠較好地提取出滾動(dòng)軸承的故障特征，找到故障特征頻率。振動(dòng)與波；形態(tài)學(xué)濾波；自適應(yīng)；峭度值；故障特征頻率能量比值軸承是機(jī)械設(shè)備運(yùn)動(dòng)的核心部件，因此它的安全可靠性顯得尤為重要。在對(duì)許多重大機(jī)械類事故原因的分析中，軸承故障是最常見的。故障信號(hào)一般都伴隨著周圍環(huán)境的大量噪聲，并且容易被噪聲淹沒，因此早期產(chǎn)生的輕微故障不容易被發(fā)現(xiàn)。除此之外，故障引起的沖擊
噪聲與振動(dòng)控制 2017年1期2017-03-01
- 基于EMD相關(guān)去噪的風(fēng)電機(jī)組振動(dòng)噪聲抑制及特征頻率提取
動(dòng)噪聲抑制及特征頻率提取李輝1， 李洋1， 楊東2， 胡姚剛1， 蘭涌森3， 梁媛媛4(1. 重慶大學(xué) 輸配電裝備及系統(tǒng)安全與新技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，重慶 400044; 2. 武漢大學(xué) 電氣工程學(xué)院，湖北 武漢430072; 3. 中船重工(重慶)海裝風(fēng)電設(shè)備有限公司，重慶 401122;4. 重慶科凱前衛(wèi)風(fēng)電設(shè)備有限責(zé)任公司，重慶 401121)針對(duì)風(fēng)電機(jī)組振動(dòng)信號(hào)同時(shí)受背景白噪聲和短時(shí)干擾噪聲的影響，使得早期微弱故障特征頻率難以提取的問題，提出一種結(jié)合
電機(jī)與控制學(xué)報(bào) 2016年1期2016-12-01
- 風(fēng)力發(fā)電機(jī)組軸承故障特征分析與應(yīng)用
征，稱為軸承特征頻率，軸承特征頻率是軸承故障診斷的關(guān)鍵依據(jù)。軸承各特征頻率有理論計(jì)算公式如下。軸承內(nèi)圈特征頻率：BPFI為軸承內(nèi)圈特征頻率，BPI為軸承內(nèi)圈特征系數(shù)。BPI物理定義：軸承旋轉(zhuǎn)一圈，軸承內(nèi)圈上的某一損傷點(diǎn)與滾動(dòng)體接觸的次數(shù)。軸承外圈特征頻率：BPFO為軸承外圈特征頻率，BPO為軸承外圈特征系數(shù)。BPO物理定義：軸承旋轉(zhuǎn)一圈，軸承外圈上的某一損傷點(diǎn)與滾動(dòng)體接觸的次數(shù)。軸承滾動(dòng)體特征頻率：BSF1為軸承單倍滾動(dòng)體特征頻率，BS1為軸承單倍滾動(dòng)體特
中國設(shè)備工程 2016年5期2016-11-29
- 用糾纏態(tài)表象導(dǎo)出復(fù)雜量子介觀電路的特征頻率
子介觀電路的特征頻率笪誠1,2,范洪義1,3（1. 巢湖學(xué)院數(shù)理工程研究中心, 安徽合肥 238000; 2. 巢湖學(xué)院機(jī)械與電子工程學(xué)院, 安徽合肥 238000; 3. 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)材料科學(xué)與工程系, 合肥 230026)以討論有互感和共用電容的兩回路介觀電路的量子化為例，我們提出復(fù)雜量子介觀電路的特征頻率的概念。在給出該電路正確的量子Hamilton 算符后，用糾纏態(tài)表象求出了系統(tǒng)在恒穩(wěn)電路狀態(tài)下的能量量子化公式以及特征頻率，發(fā)現(xiàn)互感越大，特征頻
安徽建筑大學(xué)學(xué)報(bào) 2016年3期2016-09-19
- 矩形壓電陶瓷超聲換能器的彎曲振動(dòng)
簡支條件下的特征頻率和邊界自由與邊界固定條件下的特征頻率進(jìn)行曲線擬合,得出矩形壓電陶瓷超聲換能器在邊界自由與邊界固定條件下彎曲振動(dòng)特征頻率的擬合公式。利用有限元分析軟件Comsol對(duì)得到的擬合公式進(jìn)行驗(yàn)證，驗(yàn)證結(jié)果表明邊界自由與邊界固定條件下矩形壓電陶瓷超聲換能器的特征頻率與擬合公式計(jì)算出的特征頻率有很好的一致性。壓電陶瓷； 彎曲振動(dòng)； 特征頻率； 有限元分析PACS: 43.35.+d超聲換能器是進(jìn)行能量轉(zhuǎn)換的器件，它能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)械能與電能的相互轉(zhuǎn)換。壓電
- 關(guān)鍵零件疲勞分析
聲發(fā)射信號(hào)的特征頻率為109.4 kHz～370.0 kHz；繪制了撞擊數(shù)，相對(duì)能量值，樣本均方根值以及頻域能量相對(duì)時(shí)間的累積值；結(jié)合斷裂分析，驗(yàn)證了疲勞擴(kuò)展的三個(gè)階段。關(guān)鍵詞：聲發(fā)射；疲勞擴(kuò)展；特征頻率齒輪、齒輪軸等關(guān)鍵零件的疲勞失效會(huì)對(duì)整個(gè)機(jī)械結(jié)構(gòu)造成重大的破壞。因此對(duì)這些關(guān)鍵零件疲勞失效的研究工作顯得尤為重要。目前對(duì)于一些關(guān)鍵零部件的故障信號(hào)檢測(cè)主要集中于振動(dòng)分析［1］，究其原因，主要是因?yàn)榱慵诎l(fā)生故障時(shí)，振動(dòng)頻率和振幅會(huì)發(fā)生明顯的變化，比較容易檢
電子工業(yè)專用設(shè)備 2016年5期2016-06-06
- 基于核密度估計(jì)方法的滌棉混紡紗拉伸斷裂聲發(fā)射信號(hào)分析
的不同可以由特征頻率的核密度估計(jì)表達(dá)，并可推測(cè)其組分纖維的斷裂次序。關(guān)鍵詞：纖維制造技術(shù)；滌棉混紡紗; 核密度估計(jì); 特征頻譜; 聲發(fā)射; HHT; ICA; 拉伸斷裂王瑾, 林蘭天, 高琮,等.基于核密度估計(jì)方法的滌棉混紡紗拉伸斷裂聲發(fā)射信號(hào)分析 [J].河北科技大學(xué)學(xué)報(bào),2016,37(1):83-87.WANG Jin, LIN Lantian, GAO Cong,et al.Analysis of acoustic emission signal
河北科技大學(xué)學(xué)報(bào) 2016年1期2016-03-03
- 柔性立管渦激振動(dòng)響應(yīng)特性試驗(yàn)研究
立管的應(yīng)變、特征頻率、無量綱振幅比、鎖定區(qū)域以及流體力系數(shù)等參數(shù)。研究結(jié)果表明：柔性立管隨著流速的增加會(huì)出現(xiàn)多階鎖定現(xiàn)象；在高階鎖定區(qū)域，振動(dòng)頻率會(huì)出現(xiàn)跳躍現(xiàn)象；且隨著鎖定階數(shù)的增加，幅值呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。關(guān)鍵詞：柔性立管；試驗(yàn)研究；鎖定區(qū)域；特征頻率收稿日期：2014-06-10修改稿收到日期：2014-08-19中圖分類號(hào):O357文獻(xiàn)標(biāo)志碼：ADOI:10.13465/j.cnki.jvs.2015.17.002Abstract:Laboratory t
振動(dòng)與沖擊 2015年17期2016-01-15
- 雙饋式風(fēng)力發(fā)電機(jī)組發(fā)電機(jī)滾動(dòng)軸承狀態(tài)監(jiān)測(cè)及故障診斷方法探究
同元件的故障特征頻率，以此判斷滾動(dòng)軸承的故障部位及其故障的嚴(yán)重程度。顯然，要實(shí)現(xiàn)對(duì)故障特征頻率的定位，就必須計(jì)算出各個(gè)元件的理論特征頻率。滾動(dòng)軸承就其結(jié)構(gòu)有4種故障頻率：保持架故障特征頻率fFTF、滾動(dòng)體故障特征頻率fBSF、外圈故障特征頻率fBPFO和內(nèi)圈故障特征頻率fBPFI，公式分別為：式中：D為軸承節(jié)徑，即軸承滾動(dòng)體中心所在圓的直徑；d為滾動(dòng)體的平均直徑；α為公稱接觸角，即滾動(dòng)體受力方向與內(nèi)外滾道垂直線的夾角；Z為滾動(dòng)體的個(gè)數(shù)；fr為軸回轉(zhuǎn)頻率（f
吉林電力 2015年6期2015-11-28
- 基于包絡(luò)譜分析的滾動(dòng)軸承故障聲發(fā)射診斷研究
帶和理論故障特征頻率，并進(jìn)行誤差分析。結(jié)果表明，在包絡(luò)譜上可以找到理論的故障特征頻率范圍，說明包絡(luò)譜分析法對(duì)滾動(dòng)軸承故障聲發(fā)射診斷是有效的。聲發(fā)射；滾動(dòng)軸承;包絡(luò)譜分析；小波分析以軸承為例，目前國外對(duì)軸承的聲發(fā)射特性研究和應(yīng)用日益深入。如美國物理聲學(xué)公司（PAC）研發(fā)了對(duì)軸承及齒輪的監(jiān)測(cè)專用手持聲發(fā)射儀及軟件，德國的VALLEN公司、中國聲華公司在軸承檢測(cè)方面都研制出相應(yīng)的檢測(cè)設(shè)備和方法。我國目前采用不同的信號(hào)提取方法對(duì)滾動(dòng)軸承聲發(fā)射信號(hào)處理方面展開了很多
中國測(cè)試 2015年8期2015-07-19
- 基于瞬時(shí)故障特征頻率趨勢(shì)線和故障特征階比模板的變轉(zhuǎn)速滾動(dòng)軸承故障診斷
基于瞬時(shí)故障特征頻率趨勢(shì)線和故障特征階比模板的變轉(zhuǎn)速滾動(dòng)軸承故障診斷王天楊1， 李建勇2， 程衛(wèi)東2(1.清華大學(xué)機(jī)械工程系，北京 100084；2.北京交通大學(xué)機(jī)械與電子控制工程學(xué)院， 北京 100044)針對(duì)難以從滾動(dòng)軸承的時(shí)頻分布中提取瞬時(shí)轉(zhuǎn)頻分量的問題，本文利用由軸承包絡(luò)時(shí)頻譜中提取的瞬時(shí)故障特征頻率替代傳統(tǒng)瞬時(shí)轉(zhuǎn)頻實(shí)現(xiàn)重采樣，進(jìn)而基于故障特征因子與轉(zhuǎn)頻階比邊帶構(gòu)造故障特征階比模板以實(shí)現(xiàn)變轉(zhuǎn)速運(yùn)行模式下滾動(dòng)軸承故障診斷。其具體算法由以下四個(gè)部分組成
振動(dòng)工程學(xué)報(bào) 2015年6期2015-05-08
- 鍋爐引風(fēng)機(jī)軸承故障診斷
動(dòng)軸承的故障特征頻率計(jì)算見表1。三、測(cè)試參數(shù)選擇和測(cè)點(diǎn)的布置風(fēng)機(jī)測(cè)點(diǎn)布置如圖1所示，采用加速度傳感器分別測(cè)量垂直、水平和軸向3個(gè)方向的振動(dòng)數(shù)值。四、測(cè)試結(jié)果及分析2012年6月12日，在監(jiān)測(cè)過程中發(fā)現(xiàn)1#鍋爐的2#引風(fēng)機(jī)出現(xiàn)異常振動(dòng)，測(cè)得振動(dòng)值如表2所示，振動(dòng)頻譜見圖2~圖6。表1 旋轉(zhuǎn)頻率和故障特征頻率計(jì)算 Hz表2 振動(dòng)數(shù)據(jù)表 mm/s圖2 測(cè)點(diǎn)1水平方向振動(dòng)頻譜圖3 測(cè)點(diǎn)2水平方向振動(dòng)頻譜圖4 測(cè)點(diǎn)2水平方向解調(diào)譜圖5 測(cè)點(diǎn)3水平方向振動(dòng)頻譜圖6 測(cè)
中國設(shè)備工程 2014年3期2014-12-08
- 基于電流信息的電機(jī)回轉(zhuǎn)偏心檢測(cè)方法
轉(zhuǎn)偏心的電流特征頻率通過電機(jī)回轉(zhuǎn)偏心的數(shù)學(xué)模型，分析轉(zhuǎn)子偏心對(duì)氣隙磁通的影響。氣隙磁通等于磁動(dòng)勢(shì)與磁導(dǎo)的乘積。轉(zhuǎn)子偏心后，使得磁導(dǎo)發(fā)生變化，進(jìn)而影響電機(jī)的電感和氣隙磁通密度，最終影響定子電流頻譜中特定的頻率。當(dāng)轉(zhuǎn)子偏心后，使氣隙磁導(dǎo)發(fā)生變化，假設(shè)定轉(zhuǎn)子表面平滑，則對(duì)于靜態(tài)偏心，氣隙磁導(dǎo)可表示為[2]對(duì)于動(dòng)態(tài)偏心，氣隙磁導(dǎo)可表示為式中 P0——?dú)庀镀骄艑?dǎo)；Pn——第n 次磁導(dǎo)的幅值；ωr——電機(jī)的角速度；θ——機(jī)械角度。定子電流中感應(yīng)出相應(yīng)的特征頻率表達(dá)式
電工技術(shù)學(xué)報(bào) 2014年7期2014-11-25
- 基于振動(dòng)信號(hào)的深溝球軸承滾動(dòng)體故障診斷研究*
示的滾動(dòng)軸承特征頻率作為判斷依據(jù)，會(huì)對(duì)故障部位出現(xiàn)誤診等。此外，目前Hilbert-Huang變換、小波分析及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法雖然在滾動(dòng)軸承的故障診斷研究中起到一定的積極作用，但這些方法對(duì)于現(xiàn)場(chǎng)技術(shù)人員而言是不容易理解和掌握的。針對(duì)上述這些問題，為了更清晰地與傳統(tǒng)認(rèn)知進(jìn)行比較，筆者以美國凱斯西儲(chǔ)大學(xué)(Case Western Reserve University)軸承數(shù)據(jù)中心提供的公開軸承振動(dòng)測(cè)試數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，采用傳統(tǒng)簡單有效的時(shí)域統(tǒng)計(jì)參數(shù)和Hilbert
化工機(jī)械 2014年3期2014-05-29
- 基于小波包變換的滾動(dòng)軸承故障診斷
算軸承故障的特征頻率；②選擇合適的小波函數(shù)和分解級(jí)數(shù)，對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行小波包分解和單支重構(gòu)得到各節(jié)點(diǎn)的小波包系數(shù)；③計(jì)算小波包能量，選取能量集中的頻段進(jìn)行Hilbert變換，獲得信號(hào)包絡(luò)譜；④應(yīng)用特征參數(shù)自動(dòng)提取方法，計(jì)算各特征頻率對(duì)應(yīng)的包絡(luò)譜值，并依此進(jìn)行故障診斷。1 小波包變換技術(shù)在滾動(dòng)軸承故障分析中的應(yīng)用1.1 滾動(dòng)軸承實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)本文用到的滾動(dòng)軸承實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來自美國Case Western Reserve University電氣工程實(shí)驗(yàn)室，實(shí)驗(yàn)軸承型號(hào)為
中國機(jī)械工程 2012年3期2012-11-30
- 強(qiáng)噪聲背景下的滾動(dòng)軸承故障微弱信號(hào)檢測(cè)新方法
動(dòng)軸承故障的特征頻率。圖1 方法流程圖1.2 利用AR(n)模型實(shí)現(xiàn)信號(hào)降噪首先對(duì)滾動(dòng)軸承故障信號(hào)進(jìn)行AR(n)模型[4]降噪處理。設(shè)隨機(jī)序列用{ti}表示為xn=-∑aix(n-i)+ε(n);1≤n≤N，(1)式中：xn為AR序列；n為模型階次；ε(n)為白噪聲序列。通過AIC準(zhǔn)則來確定模型的最佳階數(shù)。AIC準(zhǔn)則的定義為(2)通過(1)式得到自相關(guān)序列為Rx(k)=E{x(n)x(n+k)}=Rx(k)=-∑aiRx(k-i);k≠0，(3)式中：Rx
軸承 2012年3期2012-07-20
- 基于COMSOL的聲表面波器件仿真*
諧振式器件,特征頻率是器件的主要參數(shù)[11-12].當(dāng)聲表面波器件用做傳感器時(shí),主要通過特征頻率隨待測(cè)量的變化來實(shí)現(xiàn)檢測(cè)功能.在有限元分析中,模態(tài)是機(jī)械結(jié)構(gòu)的固有振動(dòng)特性,每一個(gè)模態(tài)具有特定的特征頻率和模態(tài)振型.因此,通過有限元軟件COMSOL的模態(tài)分析模塊可仿真研究聲表面波器件的頻率特性.圖1 聲表面波器件結(jié)構(gòu)Fig.1 The structure of surface acoustic w ave device圖2 模態(tài)分析二維模型Fig.2 2D m
測(cè)試技術(shù)學(xué)報(bào) 2012年5期2012-02-10
- 微型軸承保持架軸向振動(dòng)檢測(cè)與分析
動(dòng)除了自身的特征頻率成分外，軸承內(nèi)、外圈的幾何誤差引起的振動(dòng)通過鋼球傳遞也影響保持架的振動(dòng)。保持架振動(dòng)響應(yīng)不僅產(chǎn)生噪聲，而且影響其工作壽命。另外，鋼球與保持架兜孔之間出現(xiàn)碰撞[1]，碰撞的幅度和頻數(shù)取決于鋼球與保持架的游隙和轉(zhuǎn)速。因此，在軸承制造的質(zhì)量保證系統(tǒng)中，檢測(cè)軸承保持架振動(dòng)，分析其動(dòng)態(tài)特性，揭示其振動(dòng)規(guī)律顯得非常重要。到目前為止，對(duì)保持架的試驗(yàn)研究主要集中在穩(wěn)定性、運(yùn)動(dòng)、滑動(dòng)、溫度檢測(cè)等方面。文獻(xiàn)[2]研究了角接觸球軸承的保持架渦動(dòng)，分析了不同布置
軸承 2010年3期2010-07-31
- 三點(diǎn)接觸軸承球疲勞試驗(yàn)機(jī)特征頻率計(jì)算
(即零部件的特征頻率)，以判定發(fā)生故障的部件。顯然，預(yù)先知道各部件的特征頻率是振動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)的關(guān)鍵之一。下面著重對(duì)三點(diǎn)接觸疲勞試驗(yàn)機(jī)旋轉(zhuǎn)部件的疲勞失效故障特征頻率進(jìn)行推導(dǎo)和計(jì)算。1 三點(diǎn)接觸球疲勞試驗(yàn)機(jī)滾動(dòng)軸承用球的接觸疲勞壽命是在標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定工況條件下，評(píng)價(jià)軸承材料性能和加工工藝優(yōu)劣的主要手段之一。三點(diǎn)接觸純滾動(dòng)疲勞試驗(yàn)機(jī)作為一種新型的軸承用球疲勞壽命試驗(yàn)機(jī)，既可以用于傳統(tǒng)鋼球滾動(dòng)接觸疲勞壽命的測(cè)試，又可用于陶瓷球的滾動(dòng)接觸疲勞壽命的測(cè)試[5-6]。試驗(yàn)機(jī)工作
軸承 2010年10期2010-07-27