基于奇异值差分谱和SDP图像相关分析的故障诊断方法

发布时间：2018-01-26 01:26

  本文关键词： 奇异值差分谱 SDP 图像相关分析 故障诊断　出处：《机械设计与研究》2017年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为有效利用旋转机械振动信号进行故障诊断,提出了基于奇异值差分谱和SDP(Symmetrized Dot Pattern)图像相关分析的故障诊断方法。该方法首先通过奇异值差分谱对振动信号进行降噪处理以消除噪声的干扰;然后利用SDP方法对降噪后信号进行变换,得到不同故障状态下的极坐标雪花图像;最后利用正常状态和故障状态下的SDP图像之间的相关系数来判断故障状态。齿轮典型故障的诊断结果证明,该方法能快速准确地分辨出齿轮不同的故障状态,具有一定的优势。
[Abstract]:In order to make use of the vibration signal of rotating machinery to diagnose the fault effectively. The singular value difference spectrum and SDP(Symmetrized Dot pattern are proposed. A fault diagnosis method for image correlation analysis. Firstly, the singular value difference spectrum is used to reduce the noise of vibration signal to eliminate the noise interference. Then the SDP method is used to transform the de-noised signal to obtain the polar snowflake images in different fault states. Finally, the correlation coefficient between SDP images in normal state and fault state is used to judge the fault state. This method can quickly and accurately distinguish different fault states of gears, and has some advantages.
【作者单位】： 重庆工业职业技术学院自动化学院;
【基金】：重庆市教委科研项目(KJ102102) 重庆市科委科研项目(2014(社)19号)资助项目
【分类号】：TH17
【正文快照】： 在常用的旋转机械故障诊断中,根据振动信号对其进行状态监测和故障诊断是比较常用的方法。但其振动信号往往具有非线性、非平稳性等特点,如何利用伴有强烈噪声的非平稳信号实现故障诊断的是研究的重点[1-2]。在文献[3-8]中,一种SDP(Symmetrized Dot Pattern)方法被提出并应用

【相似文献】

相关期刊论文 前7条

1 曹宗杰,孙长江,陈塑寰;奇异值摄动法及其在智能结构振动控制中的应用[J];吉林工业大学自然科学学报;2000年01期

2 王志武;孙虎儿;刘维雄;;基于局部均值分解和奇异值差分谱的滚动轴承故障诊断研究[J];机械科学与技术;2014年09期

3 于德介;陈淼峰;程军圣;杨宇;;基于EMD的奇异值熵在转子系统故障诊断中的应用[J];振动与冲击;2006年02期

4 姚春江;毋文峰;陈小虎;苏勋家;;基于源信号包络矩阵奇异值的机械故障诊断方法[J];机床与液压;2014年13期

5 张营;左洪福;佟佩声;陈志雄;白芳;;基于谱插值和奇异值差分谱的滚动轴承静电监测信号去噪方法[J];航空动力学报;2014年08期

6 陶新民;杜宝祥;徐勇;;基于HOS奇异值谱的SVDD轴承故障检测方法[J];振动工程学报;2008年02期

7 侯者非;杨杰;张雪;;基于复小波和奇异值比谱的轴承故障检测方法[J];武汉理工大学学报;2011年01期

相关硕士学位论文 前3条

1 李葵;基于二次SVD和VPMCD的滚动轴承故障智能诊断方法研究[D];昆明理工大学;2015年

2 梁启帆;基于EMD和SVD的滚动轴承故障诊断研究[D];燕山大学;2016年

3 耿宇斌;基于Morlet小波与SVD的旋转机械故障特征提取算法研究[D];华南理工大学;2015年

，

本文编号：1464260