王国栋
- 作品数：6 被引量：51H指数：5
- 供职机构：北京工业大学机械工程与应用电子技术学院北京市先进制造技术重点实验室更多>>
- 发文基金：北京市科委科技计划项目更多>>
- 相关领域：机械工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于小波分析的轴承故障模式识别技术研究
- 滚动轴承是旋转机械中应用最为广泛的机械部件，也是最易损坏的部件之一。旋转机械的许多故障都与滚动轴承有关，轴承工作状态的好坏直接影响到设备的工作性能。因此，对轴承开展故障诊断研究具有重要意义。
本文的研究工作包括...
- 王国栋
- 关键词：轴承故障小波分析神经网络模式识别滚动轴承
- 文献传递
- 小波包络解调在轧机故障早期诊断中的应用被引量：6
- 2007年
- 针对轧钢机振动信号频谱成分的多样性和高低频混杂性,利用小波正交分解的多尺度多频带特性将振动信号展开到一系列相邻的小波空间上,使调制现象突显出来易于分析；再借助希尔波特包络分析技术对小波分解后的包含调制信号的分量进行解调,成功地提取出了故障早期特征。通过后期的振动数据跟踪分析,发现轧机轴承的外圈、滚动体相继出现损伤,并逐渐恶化,与停机开箱后结果基本吻合,进一步证实了小波包络解调技术的有效性。说明小波分析和包络解调技术能够有效地提取轧机轴承故障早期的特征,为设备的早期维修决策提供了重要的依据,同时可以避免恶性事故的发生。
- 王国栋张建宇高立新丁芳
- 关键词：振动与波小波分析包络解调滚动轴承
- 自适应小波降噪在轴承故障诊断中的应用被引量：16
- 2007年
- 针对轴承振动的非平稳性特点和频谱成分的混杂性,提出了基于小波的信号自适应阈值降噪法。自适应阈值降噪法首先对信号进行离散正交小波多层分解,对分解后的各层细节系数中模小于某阈值的系数进行处理,然后将处理完的小波系数再进行反变换,重构出经过降噪后的信号。用仿真信号进行降噪处理,结果表明:通过选择合适的小波基和阈值选择规则,可以实现信号的完美降噪;实测轴承振动信号用小波降噪方法进行预处理,提高了信噪比,进一步作频谱分析得到了故障特征信息,为诊断决策提供了依据。
- 王国栋胡邦喜高立新张建宇
- 关键词：振动与波小波分解阈值选择信号降噪特征提取
- 基于小波消噪技术的轧机轴承早期故障诊断被引量：7
- 2006年
- 由于背景噪声的影响,滚动轴承的冲击故障只有发展到一定程度后,才会在频域中体现明显的倍频特征．因此,直接采用频谱分析无法实现早期故障的特征提取．利用小波变换的“带通滤波”特性,可以将信号按照特定的频段进行分解,分解信号的单支重构可以将噪声与可用信号进行成功分离；采用预先设定的阈值对高频分解系数处理后进行全局重构同样可以达到消噪的目的．针对现场采集的轧机轴承振动信号,采用多种方式消嗓后的信号处理结果表明,含有故障特征的低频信息被成功提取,从消噪信号的频谱图中可以及早辨识故障轴承的特征频率,实现早期故障的精确定位．
- 张建宇高立新崔玲丽王双启王国栋
- 关键词：小波变换故障定位特征提取阈值
- 小波包神经网络在轴承故障模式识别中的应用被引量：17
- 2007年
- 基于不同点蚀模式的轴承振动信号的频域能量分布差异性,提出了基于小波包正交分解和BP神经网络的轴承点蚀故障模式识别技术。对轴承振动信号进行小波包正交四层分解,实现了信号空间完整拆分的同时得到了第四层由低频到高频的小波包分解系数,再分别进行单支重构得到各频段的成分。利用信号各频段的能量组成特征矢量作为神经网络的输入样本,对BP神经网络进行训练,获得模式识别网络;再用新数据进行网络的检验,结果证明网络的性能良好。
- 王国栋张建宇高立新胥永刚张雪松
- 关键词：点蚀小波包变换BP神经网络模式识别
- 小波包变换在齿轮箱螺栓拉断故障诊断中的应用被引量：5
- 2007年
- 针对齿轮箱运转异常时,经小波包变换的信号某一频带振动能量值会有较大变化的特征,探讨了小波包变换在齿轮箱故障诊断中的应用．通过对测取的齿轮箱振动信号进行小波包变换,可有效提取齿轮箱螺栓拉断的故障信息．分析表明,旋转机械的振动信号有稳定的频带分布,通过结合故障特点,把每一故障的频带特征提取出来,能为故障诊断提供很好的征兆．
- 邢钧高立新王国栋丁芳张建宇崔玲丽
- 关键词：小波分析齿轮箱螺栓故障诊断
