使用多聚变分析模式分解方法识别低速和重负荷机械系统的缺陷
Yanlei Liu1, Kun Zhang1, Miaorui Yang1
1Beijing Engineering Research Center of Precision Measurement Technology and Instruments, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China.
本研究引入了一种新的多聚变分析模式分解 (MFAMD) 方法,用于识别设备故障. 这种新的方法有效地将故障特征从复杂的传感器信号中分离和调节,这对于重载机械非常有用.
科学领域:
- 工程 工程师 工程师 工程师
- 信号处理 信号处理
- 机械诊断 机械诊断 机械诊断
背景情况:
- 现代机器需要先进的多传感器信息采集和融合.
- 来自低速,重载设备的信号往往含有复杂的,不平等的故障特征和干扰.
- 现有的方法难以处理大型数据集,冗长的信号和高采样率.
研究的目的:
- 提出一种新的多聚变分析模式分解 (MFAMD) 方法.
- 为了有效地将故障特征从多传感器信号中分离和解调.
- 为了应对要求高的设备中处理复杂信号的挑战.
主要方法:
- 开发了一种多聚变分析模式分解 (MFAMD) 技术.
- 利用基于四子的频域融合技术进行并行处理.
- 使用基于分析的模态提取来进行信号分析.
- 实施了一种基于四季度的趋势频谱细分方法.
主要成果:
- 在MFAMD方法成功地分离和解调故障特征.
- 基于四子的技术优化了二进制频率歇斯底里.
- 实验验证证证实适用于低速,重载轴承故障的适用性.
- 该方法证明了处理大型数据集和高采样率的能力.
结论:
- 拟议的MFAMD方法有效用于诊断低速,重载机械的故障.
- 基于四子的融合和模式提取为复杂的信号处理提供了强大的解决方案.
- 该技术增强了用于设备健康监测的多传感器信息融合.
更多相关视频
00:05Crack Monitoring in Resonance Fatigue Testing of Welded Specimens Using Digital Image Correlation
Published on: September 29, 2019
06:45Design and Application of a Fault Detection Method Based on Adaptive Filters and Rotational Speed Estimation for an Electro-Hydrostatic Actuator
Published on: October 28, 2022
相关概念视频
Machines: Problem Solving II
Fatigue
Deformation of a Beam under Transverse Loading
The insights from the bending moment diagram extend to...
Deformation of Member under Multiple Loadings
In the case of a member with a variable cross-section, the strain is not constant but depends on the position. The deformation of an...
Method of Superposition
When applying the method of superposition, each type of load—whether...
Plastic Deformations of Members with a Single Plane of Symmetry
