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Application of Cepstrum Method in Gearbox Fault Diagnosis
针对矿用齿轮箱振动信号的非平稳、非高斯等特点,提出了一种小波双谱分析的齿轮箱故障诊断方法。利用小波分解可将齿轮箱的振动信号分解到对应不同特征频率的频带,以提高频率分辨率和信噪比,然后有针对性地选择故障
针对工程上齿轮箱实时监测和故障诊断的需要,对JZQ250型齿轮箱展开研究,提出了基于EMD-HT变换的信号处理方法的JZQ250型齿轮箱故障特征提取技术研究的方法。利用EMD-HT变换非常适合于非线性
通过判断齿轮箱是否存在故障、推断齿轮箱故障源的特征频率和分析齿轮箱故障的种类3个方面应用研究,得出滚动轴承的故障占主导地位。如果出现旋转轴的频率及高次谐波或出现啮合振动频率Fm的高次谐波(如2Fm、3
提出了一种基于数字信号处理器(DSP)和支持向量机(SVM)的风电齿轮箱故障诊断的方法。分解和提取了Libsvm代码移植于DSP芯片TMS320F28335,实现了支持向量机并应用于风电齿轮箱故障诊断
针对齿轮箱振动信号的非平稳和非线性特征,给出了一种基于经验模态分解(EMD)近似熵和双子支持向量机(TWSVM)的齿轮箱故障诊断方法。对不同类型的齿轮信号进行EMD分解,得到若干个具有不同时间尺度的本
为有效降低齿轮箱故障特征的维数并提高诊断效率,提出了基于邻域属性重要度的齿轮箱故障特征优选方法,并结合支持向量机和BP神经网络对诊断的准确率和时间进行对比分析。以齿轮箱中不同裂纹齿轮为对象,选取能够表
提升机齿轮箱的振动频谱中存在丰富的低频边频带。讨论了通过频谱细化技术提高特征频率分辨率,并联合使用倒频谱分析技术对低频边频成分进行分离提取,从而提高了故障诊断准确性。
为研究瞬时负载作用下采煤机行走过程中摇臂壳体的力学特性,结合某型号采煤机实际工况,对采煤机摇臂壳体进行了瞬态动力学与模态分析,结果表明:摇臂壳体上齿轮传动箱与电动机仓相交处和行星头部与齿轮传动箱相交处
采煤机摇臂工作振动应力较大,可能造成结构破坏。应用UG NX软件建立某型号采煤机摇臂的虚拟样机,在ANSYS环境下对其进行结构模态分析,提取前10阶模态,分析其固有频率和振型,为采煤机摇臂振动特性分析
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