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來源: 發(fā)布時間:2024-11-11

針對以上問題,并根據(jù)軸承故障脈沖的周期性、沖擊性以及與原始信號相關性的特點得到VMD參數(shù)組合的比較好Pareto解集,再利用綜合評價指標評價選擇比較好的參數(shù)組合方案,其次,信號分解并綜合評價選取比較好IMF提取故障特征,***利用仿真信號和實際軸承振動信號分析,驗證了所提方法的有效性。軸承出現(xiàn)故障后,運行過程中會產生周期性的沖擊,其振動信號就越有序,信息熵值也就越小。VMD分解得到的模態(tài)分量中,信息熵值越小的模態(tài)分量,包含著越多的軸承故障信息,越能反映當前軸承的運行狀態(tài)。故障機理研究模擬實驗臺數(shù)據(jù)的準確性和可靠性對研究結果有何影響?行星齒輪箱故障機理研究模擬實驗臺電話

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:為了解決變分模態(tài)分解的參數(shù)選取問題并更準確的提取軸承故障特征信息,提出了一種多目標優(yōu)化變分模態(tài)分解(VMD)的軸承故障診斷方法。建立了以信息熵、相關系數(shù)和峭度的目標函數(shù)以及綜合評價指標,將VMD的參數(shù)優(yōu)化問題轉換成多目標優(yōu)化的帕累托(Pareto)問題。首先,利用多目標粒子群優(yōu)化算法(MOPSO)對三個目標函數(shù)進行尋優(yōu),得到VMD參數(shù)組合的比較好Pareto解集;其次,對Pareto解集用綜合評價指標對其進行評價,確定出VMD的比較好參數(shù)組合;利用已確定的比較好參數(shù)組合對軸承故障信號進行VMD分解,得到若干本征模態(tài)分量(IMFs);再利用綜合評價指標選擇出比較好IMF,提取故障特征。仿真信號和實際軸承振動信號分析結果表明所提方法的有效性。關鍵詞:變分模態(tài)分解;故障診斷;信息熵;峭度;多目標粒子群優(yōu)化算法行星齒輪箱故障機理研究模擬實驗臺電話故障機理研究模擬實驗臺的運行需要精心維護。

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智能預警超限報警根據(jù)標準設定報警閾值,當測量值超過閾值即發(fā)出相應的報警(規(guī)則I)變化率報警對變化率設定閾值,測量值雖然沒超限但變化率超限,發(fā)出相應報警(規(guī)則II)趨勢預警基于自適應閾值檢測方法,可隨工況變化自適應的調節(jié)閾值,能夠有效減少由于固定閾值所引起的誤檢測和漏檢測問題,實時工作狀態(tài)●用戶可實時觀察和了解被監(jiān)測對象當前各種故障的診斷情況以及所對應的特征值數(shù)據(jù)●***顯示被監(jiān)測對象各種故障的現(xiàn)象描述、判斷依據(jù)、參考圖譜、實時圖譜以及診斷結果等信息,供用戶參考比對●當系統(tǒng)發(fā)出故障預警時,用戶可參考系統(tǒng)提供的各種參考信息,進一步綜合判斷被監(jiān)測對象的故障狀態(tài)●實時工作狀態(tài)采用word文檔頁面展示,可以供第三方軟件通過WebAPI接口直接調用,故障機理研究模擬實驗臺的研發(fā)需要團隊協(xié)作。

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針對包絡估計函數(shù)解調時出現(xiàn)的突變問題,提出奇異區(qū)間包絡重構局部均值分解方法。該方法確定包絡估計函數(shù)解調突變原因為包絡線存在交叉,為此定義交叉局部區(qū)域為奇異區(qū)間,結合極值對稱理論增廣該區(qū)間插值點,應用三次埃爾米特插值進行局部重構,形成奇異區(qū)間包絡重構算法。仿真信號和往復壓縮機軸承故障診斷應用證明,本文所提方法解決了包絡線交叉問題,抑制了解調突變現(xiàn)象,分解結果故障特征更***。關鍵詞:LMD;重構包絡;解調突變;往復式壓縮機;故障診斷故障機理研究模擬實驗臺的操作需要更多知識。高校故障機理研究模擬實驗臺制造商

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.滾動軸承是旋轉機械的關鍵部件,工作在高速,高溫以及高載荷的變工況下,極易發(fā)生故障,因此,對滾動軸承進行故障診斷和全壽命預測從而實現(xiàn)故障單期預警和精確的維修決策,避免故隙引發(fā)的事故BTS100軸承壽命預測測試臺,可以開展軸承壽命加速實驗,實驗原理就是在不改變軸承失效機理,不增加新的失效模式的前提下,通過提高試驗軸承應力水平的方法來加速其失效進程,然后再根據(jù)試驗數(shù)據(jù)運用數(shù)理統(tǒng)計理論估算出正常應力下軸承的壽命的數(shù)據(jù)。軸承外圈的故障特征信息被噪聲所包圍。用本文所提方法對軸承外圈故障信號進行分析,多目標粒子群優(yōu)化算法(參數(shù)與“4.仿真信號分析”的設置相同)優(yōu)化VMD參數(shù)得到的Pareto解集及目標值如表2所示。從表2中可以看出,當**以信息熵、峭度、相關系數(shù)其中一個指標評價時,參數(shù)組合選擇序號11時,f3**小,即相關系數(shù)取得**大值,而其對應的信息熵和峭度既不是較優(yōu)值也不是**差值,一方面說明相關系數(shù)和峭度以及信息熵之間是沒有***的,另一方面說明如果**以相關系數(shù)評價時,并沒有考慮到軸承故障沖擊性以及與周期性,在此參數(shù)組合下,對原始信號進行分解行星齒輪箱故障機理研究模擬實驗臺電話