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Mahalanobis距离判别函数,最后进行模式特征综合,确定齿轮箱的工作状态以及故障类型。研究表明,采用EMD-AR模型进行齿轮箱故障诊断是可行有效的,提高了齿轮箱故障检测的准确性。
2022-05-15 01:38:30
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针对齿轮箱振动信号的非平稳特性和在现实条件下难以获得大量故障样本的实际情况,提出一种经验模态分解和支持向量机相结合的故障诊断方法。运用经验模态分解方法对齿轮箱故障的振动信号进行分析,进行EEMD分解得到相对平稳的本征模态IMF,并计算每个IMF的能量熵,将其作为支持向量机的输入特征向量以判断齿轮箱的工作状态和故障类型。
2022-05-12 09:21:19
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利用小波降噪预处理的时频分布分析柴油机漏油故障。诊断实例为斯太尔实车发动机漏油故障，振动传感器放置在第3、第4缸中间，设置故障为第3缸油路漏油，同时采集振动信号和第4缸喷油压力信号，采样频率为12.8kHz，发动机转速为1300r/min，Sig1.txt是正常工况下第4缸上止点后两个工作循环的振动信号，Sig2.txt是第3缸漏油工况下的振动信号。
如有任何疑问，请私信博主。
2022-05-11 09:07:06
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