国家自然科学基金(50675194)
- 作品数：29 被引量：446H指数：13
- 相关作者：杨世锡胡劲松周晓峰杨将新沈路更多>>
- 相关机构：浙江大学宁波工程学院内蒙古一机集团大地工程机械有限公司更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金宁波市自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：机械工程自动化与计算机技术电子电信理学更多>>
- 基于形态非抽样小波分解的滚动轴承故障特征提取被引量：9
- 2010年
- 针对滚动轴承故障特征信息往往被强背景噪声淹没的问题,提出采用基于多尺度差值形态滤波的形态非抽样小波分解方法提取故障特征。形态非抽样小波分解具有形态学的形态滤波特性与小波分解的多分辨率特性,通过非抽样方式对信号进行分解,克服了传统形态小波分解信息丢失的问题。结合差值形态滤波能够提取信号冲击成分的特点,构造了一种基于多尺度差值形态滤波的形态非抽样小波分解方法,并将其应用于滚动轴承故障特征的提取。仿真与实例证明,该方法可有效提取信号中的故障特征,比传统小波包分解效果更好。形态非抽样小波分解算法只包含加减和极大、极小运算,具有计算简单、快速等优点,适用于滚动轴承的在线监测与故障诊断。
- 黄兵锋沈路周晓军刘莉
- 关键词：滚动轴承故障诊断特征提取
- 齿轮箱振动源信号分离系统软件设计与实现
- 2008年
- 针对齿轮箱振动源信号耦合,难以进行故障诊断的问题,开发了齿轮箱振动源信号分离软件系统。该系统以MATLAB和LabVIEW语言为开发工具,编译了基于COM组件技术的ICA算法和基于LabVIEW的小波包分解和重构算法,实现了独立源信号的分离,有利于信号的识别和故障诊断。
- 刘仲宇周晓峰叶红仙项文娟杨世锡
- 关键词：齿轮箱小波包
- 基于小波包ICA的齿轮箱信号分离系统被引量：2
- 2008年
- 由于齿轮箱振动信号混叠、信噪比低,给早期的故障诊断造成了一定的困难。结合小波包和独立分量分析(ICA)在信号处理中特征提取的方法,以LabVIEW和Matlab语言为开发工具,设计了齿轮箱故障源信号分离系统,并以真实信号进行了实验验证。实验结果表明,该系统可以很好地实现故障源信号的分离,有利于后续的故障诊断。
- 叶红仙项文娟刘仲宇周晓峰杨世锡
- 关键词：信号分离小波包独立分量分析齿轮箱
- 基于自相关的旋转机械振动信号EMD分解方法研究被引量：28
- 2007年
- 提出基于自相关的振动信号经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法,该方法的步骤为,首先对振动信号进行自相关处理,然后再用EMD方法进行分解。该方法与直接用EMD分解的方法进行相比,具有如下优点,能把受到严重干扰的信号的主要振动模态更清晰地分解出来;不用信号延拓就可以获得较好的分解效果,避免了延拓不好对EMD分解效果的影响。研究结果表明,该方法相对直接EMD分解的方法能更好地把主要的振动模态从振动信号中分解出来。该方法可广泛用于旋转机械振动信号时频分析领域。
- 胡劲松杨世锡
- 关键词：旋转机械振动信号自相关经验模态分解
- 基于白噪声统计特性的振动模式提取方法被引量：19
- 2010年
- 针对机械设备状态监测和故障诊断过程中的特征提取问题,提出一种基于白噪声统计特性来实现机械振动信号振动模式提取的方法。该方法是对经验模式分解算法(Empirical mode decomposition,EMD)的一种发展,应用归一化白噪声在EMD中具有的统计特性,可以自适应地消除机械振动信号经EMD分解产生的高频噪声分量及低频虚假分量,得到反映信号实际物理意义的振动模式分量集。对该振动模式分量集进行Hilbert变换,提取出信号的Hilbert时频特征。整个特征提取过程不需要构造任何参数表达的基函数及相关滤波函数,也无需有关信号的任何先验知识,因而在实际应用中具有更好的适用性。仿真信号和转子试验台试验信号验证该方法的可行性和有效性。
- 曹冲锋杨世锡杨将新
- 关键词：特征提取HILBERT-HUANG变换
- 形态小波降噪方法在齿轮故障特征提取中的应用被引量：20
- 2010年
- 针对齿轮故障特征往往被强背景噪声淹没的问题,采用形态小波降噪方法来提取故障特征。形态小波降噪方法适合于对具有一定形态特征的齿轮故障信号进行特征提取。首先采用形态小波对信号进行分解,然后对各层的细节系数进行软阈值降噪处理,最后根据处理得到的小波系数重构信号以提取故障特征。仿真与实例证明,该方法可有效地提取隐含在噪声中的齿轮故障特征。形态小波降噪算法只涉及加减和极大、极小运算,运算简单且执行高效,适合于齿轮故障的在线监测与诊断。
- 沈路周晓军刘莉杨富春
- 关键词：故障诊断齿轮特征提取形态小波
- 基于DCT的旋转机械振动信号压缩方法研究被引量：6
- 2007年
- 简介了数据压缩方法,通过对油膜涡动信号的试验研究表明:基于DCT数据压缩方法不但能较好地压缩旋转机械振动信号数据,而且可以对振动信号自动进行滤波处理。
- 管博胡劲松
- 关键词：旋转机械振动信号数据压缩
- 基于模式匹配的振动信号整周期采样方法被引量：2
- 2008年
- 把模式匹配技术引入了旋转机械振动信号整周期采样领域。该方法的过程为:先通过傅里叶变换获得大致的基频振动周期,然后根据振动周期提取匹配用波形,再沿着振动数据滑动求匹配波形与振动数据段的相似性来查找周期起止点,相似度大于设定的阈值的数据段存在周期起止点,用三次样条在周期起止点间进行插值,就获得了整周期采样的数据。对该方法进行了仿真和试验研究,结果表明:该方法能准确地对振动信号进行整周期采样,抗干扰性能良好,可以广泛地用于旋转机械振动信号整周期采样领域。
- 胡劲松杨世锡郭荣
- 关键词：旋转机械振动信号整周期采样
- 旋转机械振动信号的固有模式函数降噪方法被引量：4
- 2011年
- 针对旋转机械非平稳振动信号中局部低能量噪声的消除问题,提出一种基于固有模式函数(IMF)的振动信号降噪方法.该方法在信号经验模式分解(EMD)的基础上,通过对一阶IMF进行L次随机排序操作,构造观测信号的L个样本序列.根据白噪声各阶IMF的能量密度,计算L个样本序列各自分解所得IMF的阈值.通过样本幅值与阈值的比较,将IMF中过零点区间内极值小于阈值的所有样本点去除,并利用这些阈值去噪后的IMF重构信号.仿真和实验结果表明,本方法对各阶IMF中局部低能量噪声的消除是有效的,且降噪后信号的时频特征显著.
- 熊炘杨世锡周晓峰
- 关键词：经验模式分解阈值去噪旋转机械
- 一种旋转机械振动信号的盲源分离消噪方法被引量：14
- 2012年
- 为了消除旋转机械振动信号中不同类型的噪声,提出了一种基于虚拟信号(virtual signal,简称VS)的多级独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)的消噪方法。通过引入与测量噪声匹配的虚拟噪声通道,将单通道观测信号扩展为多通道观测信号,用独立分量分析方法消除与数据采集系统相关的测量噪声。将振源信号的组合(有用信号)视为一个虚拟源,对消除了测量噪声的两通道观测信号再次用独立分量分析方法实现有用信号和背景噪声的分离,从而达到消除背景噪声的目的。试验表明,该方法可以得到很好的消噪结果,有效提高信号的信噪比。
- 周晓峰杨世锡甘春标
- 关键词：独立分量分析噪声消除盲源分离
