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平均降采样多周期微分均值的旋转部件故障特征增强方法
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作者 陈鑫 郭瑜 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期346-355,共10页
为解决编码器的瞬时角速度(Instantaneous Angular Speed,IAS)信号中旋转部件故障特征微弱的难题,本文提出一种平均降采样多周期微分均值(Average Down⁃Sampling Multi⁃period Differential Means,ADSMPDM)的故障特征增强方法。基于IAS... 为解决编码器的瞬时角速度(Instantaneous Angular Speed,IAS)信号中旋转部件故障特征微弱的难题,本文提出一种平均降采样多周期微分均值(Average Down⁃Sampling Multi⁃period Differential Means,ADSMPDM)的故障特征增强方法。基于IAS信号的估计特性,开展了IAS信号的平均降采样研究,验证了平均降采样具有抑制随机噪声的特性;基于平均降采样抑制随机噪声特性、降低计算成本和减小存储空间的优势,结合多周期微分均值的累积特性,提出一种ADSMPDM算法对原始IAS信号中的旋转部件故障分量进行增强处理;通过阶次谱分析揭示故障特征。采用仿真数据和实验数据进行验证分析,并与快速谱峭度、可调整多点优化最小熵反卷积、离散随机分离和谱幅值调制算法进行对比,验证了ADSMPDM算法增强旋转部件故障特征的有效性和优势。 展开更多
关键词 故障诊断 平均降采样多周期微分均值 编码器信号 瞬时角速度 特征提取
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