小波变换在故障诊断中的应用 441 18.1 引言 441 18.2 基本原理 442 18.3 小波变换在轴承故障诊断中的应用 444 18.3.1 轴承外环故障诊断 444 18.3.2 轴承滚动体故障诊断 448 18.4 小波变换在齿轮故障诊断中的应用 450 18.5 小波包在轴承故障诊断中的应用 452 18.5.1 轴承外环故障诊断 453 18.5.2 轴承滚动体故障诊断 454
上传时间： 2015-09-15
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基于STFT的振动信号解调方法及其在轴承故障检测中的应用
上传时间： 2016-06-25
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对轴承故障振动信号的matlab小波分析程序，能完成对故障特征频率的提取
上传时间： 2017-05-08
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电机是现代工业生产和日常生活最主要的原动力和驱动装置。电机一旦发生故障，会造成不同程度的经济损失和社会影响。因此研究不同场合、不同运行状态下电机故障诊断理论和相关技术具有很高的实用价值。 电机出现故障时，故障信号中往往含有大量的时变、短时突发性质的成分。因此可以通过检测、分析故障信号，获得电机的故障信息。传统的信号分析方法，如傅立叶变换，是一种纯频域分析，缺乏空间局部性，不能满足故障信号分析的要求。而小波分析和小波包分析法具有良好的时频局部性，能够将信号在任意频段进行划分，从而使在不同频段的各种故障特征信号更加容易被识别和提取。基于小波包分析处理非平稳信号的优越性，本文选用小波包分析对电机故障信号进行分析检测。 本文在研究了异步电机常见故障类型和诊断方法的基础上，详细分析了电机滚动轴承异常、转子断条、气隙偏心等故障原因，采用基于信号分析法中的振动诊断法和定子电流检测法，对电机滚动轴承故障、转子断条故障进行诊断。对于存在已知轴承故障的电机，在故障状态下采集到振动信号，利用峭度值计算和小波包分析相结合的方法，选用db3作为小波基，进行小波包分析，对包含有故障特征频率信息的信号进行重构，获得轴承故障特征频率，根据故障特征频率的数值和能量，确定出轴承故障的类型。应用小波包分析和FFT相结合的方法，选用Coif5为小波包基，检测转子断条故障特征频率。在此基础上，采集故障电机的振动信号和电流信号，并分别应用上述方法进行了仿真模拟实验，结果表明这些方法是准确可行的。 论文以DSP为核心，完成了电机故障诊断系统的硬件电路的设计，包括信号检测电路、调理电路，A/D转换电路等，并给出了主要的软件流程图。
上传时间： 2013-04-24
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研究轴承剩余寿命预测，研究轴承故障特征在进行支持向量优化的寿命预测
标签： svm的轴承寿命预测
上传时间： 2016-02-28
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一种轴承故障振动信号的原始采样数据,文件是.mat文件,可以使用matlab打开加载,有三个部分
上传时间： 2020-12-18
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此方法是对lmd方法的创新，有效的解决了lmd的断电效应
上传时间： 2016-08-25
上传用户：gaoqinwu
轴承滚动体故障诊断代码，内含频率计算，大家一起学习
上传时间： 2016-10-29
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轴承外环的故障检测 MATLAB小波实现
上传时间： 2013-12-20
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针对齿轮故障特征信号具有强噪声背景、非线性、非平稳性特点，提出采用形态梯度小波对齿轮振动信号进行降噪。首先使用形态梯度小波把齿轮振动信号分解到多个尺度上，然后对各层的细节系数进行软阈值方法降噪处理，对经过处理后的小波系数进行重构。对降噪后的齿轮振动信号采用S变换多分辨率时频分析，能够从具有良好的时频分辨率的S变换谱图提取齿轮故障特征。通过仿真试验和故障轴承的信号分析证明，该方法具有短时傅里叶变换和小波变换的优点，不存在Wigner-Ville分布的交叉干扰和负频率，能有效地提取隐含在噪声中的齿轮故障特征，适合齿轮故障的在线监测和诊断。
上传时间： 2013-11-01
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