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齿轮与滚动轴承故障的振动分析与诊断，对故障诊断感兴趣的可以看看
对基于EMD-AR模型的齿轮箱故障诊断进行了研究。对齿轮箱故障振动信号采用EMD方法进行分解,得到有限个平稳的IMF(本征模式函数),对其建立AR模型,将建立的每个AR模型残差的方差和自回归参数建立M
齿轮箱的故障形式是多种多样的,故障主要集中在齿轮、轴承、轴和箱体等几个主要部件上,各个部件均有其典型的故障特征与频率特点。
主要研究了基于最大信噪比的盲源分离算法,针对4组信号的混合信号进行了分离仿真实验,得到了较好的分离效果,并将其应用于齿轮箱的振动信号分离。对多组振动信号分析结果表明,该算法对混合信号具有很强地分离能力
平行齿轮箱及行星齿轮箱是机械设备的重要传动部件,也是故障频发部件。基于实验分析,对比研究平行齿轮箱和行星齿轮箱局部故障的特征提取方法。应用Compact-RIO采集齿轮箱的实时振动信号,运用共振解调技
对齿轮箱的振动机理以及故障诊断特点、方法进行分析,介绍了提升小波的基本理论。并利用提升小波对齿轮箱工况信号进行消噪、分解、重构以及提取功率谱,采用BP神经网络模型识别齿轮箱运行状态以及定位故障类型和部
在变转速齿轮故障特征提取过程中,针对约束独立分量分析对源噪声免疫能力差的问题,提出一种将约束独立分量分析、计算阶次跟踪和快速谱峭度相结合的方法。根据电机瞬时转频,获得故障齿轮的瞬时啮合频率,建立矩形波
采用小波阈值法对齿轮箱故障信号进行去噪预处理,将经验模式分解(EMD)和快速傅立叶变换(FFT)相结合对齿轮箱故障信号进行特征提取,这种方法适用于非线性非平稳信号的自适应状态分析。利用EMD方法将去噪
齿轮及滚动轴承故障特征分离方法的研究
在分析小波变换理论和齿轮振动信号特点的基础上,提出用小波分析法提取齿轮故障特征。齿轮振动信号具有非平稳性,并且受各种噪声干扰,小波分析法具有处理非平稳信号的突出优点。在MATLAB环境中,建立了齿轮振
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