湖南省科技计划项目(2012SK3184)
- 作品数：15 被引量：158H指数：8
- 相关作者：于德介陈向民李蓉刘坚罗洁思更多>>
- 相关机构：湖南大学更多>>
- 发文基金：湖南省科技计划项目国家自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：机械工程自动化与计算机技术航空宇航科学技术更多>>
- 基于信号共振稀疏分解的转子早期碰摩故障诊断方法被引量：12
- 2013年
- 提出了基于信号共振稀疏分解的转子早期碰摩故障诊断方法,该方法用信号共振稀疏分解从转子系统振动信号中提取早期碰摩冲击信号。与常规的基于频带划分的信号分解方法不同,信号共振稀疏分解方法根据信号中各成分品质因子的不同,将信号分解成高共振分量和低共振分量。当转子出现早期碰摩故障时,振动信号由以转频及谐波为主要成分的周期信号、包含转子故障信息的瞬态冲击信号以及噪声组成。周期信号为窄带信号,具有高的品质因子,可分解为高共振分量;瞬态冲击信号为宽带信号,具有低的品质因子,可分解为低共振分量。利用信号共振稀疏分解方法从转子早期碰摩信号中提取冲击成分,根据冲击的周期可进行转子早期碰摩故障诊断。算法仿真和应用实例验证了该方法从转子系统中提取早期碰摩冲击信号的有效性。
- 陈向民于德介罗洁思
- 关键词：品质因子小波转子碰摩
- 形态分量分析在转子早期碰摩故障诊断中的应用被引量：8
- 2014年
- 提出了一种基于形态分量分析的转子早期碰摩故障诊断方法,该方法用形态分量分析从转子早期碰摩故障信号中提取出冲击成分。形态分量分析根据信号中各组成成分的形态差异,构建不同的稀疏表示字典对各组成成分进行分离。当转子系统中出现早期碰摩时,其振动信号往往由以转频及其谐波为主要成分的周期成分、包含转子早期碰摩故障信息的冲击成分及随机噪声构成。周期成分表现为信号中的平滑部分,而冲击成分则表现为信号中的细节部分,因此,可根据周期成分与冲击成分的形态差异,用形态分量分析实现二者的分离。对形态分量分析的阈值方法进行了改进,提出了基于半软阈值的形态分量分析,仿真结果表明,基于半软阈值的形态分量分析要优于基于硬阈值的形态分量分析。对某转子早期碰摩故障信号进行了分析,结果表明,基于半软阈值的形态分量分析能有效地提取转子早期碰摩故障信号中的冲击成分,进而诊断转子早期碰摩故障。
- 陈向民于德介李星李蓉
- 关键词：故障诊断转子碰摩
- 异构信息融合在风电设备状态多准则评价中的应用被引量：5
- 2013年
- 针对风电企业中设备维护数据分散且知识结构互异,难以综合判断设备整体状况的问题,提出了基于本体的多源异构信息融合方法以实现设备健康状态的多准则评价。该方法将各数据源的知识以扩展公共本体的形式进行建模,构建全局查询的沟通机制;再基于多源异构的设备状态数据进行多准则评价,最后得到的量化评估结果可以反映设备的整体健康状态。此方法可以融合企业中多种形式的数据,对企业已有维护系统的干扰小,数据维护成本低,能为企业制定维护计划提供决策依据。
- 周安美于德介李蓉刘坚
- 关键词：信息融合本体风电设备
- 齿轮箱复合故障振动信号的形态分量分析被引量：16
- 2014年
- 在改进形态分量分析系数阈值去噪方法的基础上,将其用于齿轮箱复合故障振动信号的分析。齿轮箱中的齿轮出现局部故障时,其振动信号中往往出现调幅调频成分;而滚动轴承出现局部故障时,其振动信号中往往出现周期性瞬态冲击成分。调幅调频成分的幅值变化相对缓慢,可看作信号中的光滑部分;而瞬态冲击成分的幅值变化较快,可看作信号中的细节部分,故可依据此形态差异实现二者的分离。采用形态分量分析方法将齿轮箱复合故障振动信号分解为包含滚动轴承局部故障信息的冲击分量、包含齿轮局部故障信息的谐振分量及残余分量,根据冲击分量和谐振分量的Hilbert包络解调谱分别诊断滚动轴承和齿轮的局部故障。对齿轮箱复合故障振动信号的分析结果表明,该方法可有效分离滚动轴承与齿轮的故障特征,且效果要优于经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)方法。
- 陈向民于德介李蓉
- 关键词：阈值去噪齿轮箱
- 基于线调频小波路径追踪算法与EEMD的齿轮箱复合故障诊断方法被引量：15
- 2014年
- 针对变转速下的齿轮箱中复合故障的故障特征提取,提出一种基于线调频小波路径追踪算法与集合经验模式分解的齿轮箱复合故障诊断方法。该方法先用线调频小波路径追踪算法从原始振动信号中提取转频曲线,根据转频曲线对原始振动信号进行等角度重采样,将时域信号转化为角域信号,再对角域重采样信号进行集合经验模式分解,根据相关系数选取合适的内禀模态函数,最后对所选取的内禀模态函数分量进行Hilbert包络谱分析,根据包络谱进行齿轮箱复合故障诊断。通过算法仿真和应用实例对包含齿轮局部故障和轴承局部故障的变转速齿轮箱复合故障进行分析,结果表明,该方法在无转速计的情况下能有效地提取变转速齿轮箱复合故障的特征。
- 李蓉于德介陈向民刘坚
- 关键词：阶次跟踪齿轮箱
- 基于形态分量分析与能量算子解调的齿轮箱复合故障诊断方法被引量：7
- 2013年
- 针对齿轮箱复合故障的故障特征分离,提出了一种基于形态分量分析与能量算子解调的齿轮箱复合故障诊断方法。该方法先根据振动信号中各组成成分形态的差异,采用形态分量分析方法构建不同形态的稀疏表示字典进行故障成分分离,将齿轮箱复合故障信号分解为包含齿轮故障信息的谐振分量、包含轴承故障信息的冲击分量和噪声分量,然后分别对谐振分量和冲击分量进行能量算子解调分析,最后根据各解调谱诊断齿轮和轴承故障。算法仿真和应用实例表明该方法能有效地分离齿轮箱复合故障振动信号中齿轮与轴承的故障特征。
- 李蓉于德介陈向民
- 关键词：齿轮箱
- 基于信号共振稀疏分解与重分配小波尺度谱的转子碰摩故障诊断方法被引量：8
- 2013年
- 提出了基于信号共振稀疏分解与重分配小波尺度谱的转子碰摩故障诊断方法。与常规的基于频带划分的信号分解方法不同,信号共振稀疏分解方法根据信号中各成分品质因子的不同,将信号分解成高共振分量和低共振分量。当转子出现碰摩故障时,振动信号往往由以转频及谐波为主要成分的周期信号、包含转子故障信息的瞬态冲击信号以及噪声组成。周期信号为窄带信号,具有高的品质因子,可分解为高共振分量;而瞬态冲击信号为宽带信号,具有低的品质因子,可分解为低共振分量。本文方法先利用信号共振稀疏分解方法从转子碰摩信号中提取冲击成分,再对提取的冲击成分进行重分配小波尺度谱分析,最后根据尺度图中冲击成分的周期诊断转子碰摩故障。算法仿真和应用实例验证了该方法诊断转子碰摩故障的有效性。
- 陈向民于德介李蓉
- 关键词：品质因子转子碰摩
- 基于信号共振稀疏分解的阶比分析及其在齿轮故障诊断中的应用被引量：17
- 2013年
- 为从非平稳转速齿轮箱故障振动信号中有效提取包含故障信息的特征频率,提出一种基于信号共振稀疏分解的阶比分析方法。故障齿轮振动信号中主要包括瞬态冲击成分和周期谐波,该方法先采用信号共振稀疏分解方法将信号分解为高共振分量和低共振分量,提取出故障冲击信号,然后采用线调频小波路径追踪算法对原信号提取转频信息,利用转频对提取的故障冲击信号进行阶比分析,从而得到故障诊断结果。非平稳转速齿轮故障诊断实例表明,该方法可有效提取冲击信号,诊断转速波动齿轮的故障。
- 孙云嵩于德介陈向民李蓉
- 关键词：齿轮
- 基于信号共振稀疏分解的包络解调方法及其在轴承故障诊断中的应用被引量：30
- 2012年
- 提出了基于信号共振稀疏分解的包络解调方法,并将其应用到轴承故障诊断中。与常规的基于频带划分的信号分解方法不同,信号共振稀疏分解方法根据信号中各成分品质因子的不同,将信号分解成高共振分量和低共振分量。当轴承出现损伤时,振动信号由以包含轴承自身振动的谐振信号、包含轴承故障信息的瞬态冲击信号以及噪声组成。谐振信号为窄带信号,具有高的品质因子,可分解为高共振分量;而瞬态冲击信号为宽带信号,具有低的品质因子,可分解为低共振分量。基于信号共振稀疏分解的包络解调方法首先利用信号共振稀疏分解方法将信号分解成高共振分量、低共振分量及残余分量,再对低共振分量进行包络解调分析,根据包络解调谱进行轴承故障诊断。算法仿真和应用实例表明该方法能有效地提取轴承故障信号中的冲击成分,凸显故障特征。
- 陈向民于德介罗洁思
- 关键词：故障诊断品质因子
- 基于形态分量分析的滚动轴承故障诊断方法被引量：7
- 2014年
- 在改进形态分量分析阈值去噪方法的基础上,提出了基于形态分量分析的滚动轴承故障诊断方法。形态分量分析根据信号中各组成成分的形态差异,构建不同的稀疏表示字典对各组成成分进行分离。当轴承出现局部损伤时,其振动信号往往由以包含轴承自身振动的谐振分量、包含轴承故障信息的冲击分量及随机噪声分量构成。谐振分量表现为信号中的平滑部分,而冲击分量则表现为信号中的细节部分,因此,可根据谐振分量与冲击分量的形态差异,实现二者的分离。该方法利用形态分量分析对滚动轴承故障信号中的谐振分量、冲击分量和噪声分量进行分离,然后根据冲击分量中冲击之间的时间间隔诊断滚动轴承故障。算法仿真和应用实例表明,该方法能有效地提取滚动轴承故障振动信号中的故障冲击成分。
- 陈向民于德介李蓉
- 关键词：阈值去噪滚动轴承故障诊断
