黄梦 作品数:5 被引量:39 H指数:4 供职机构: 装甲兵工程学院机械工程系 更多>> 发文基金: 军队科研计划项目 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电子电信 机械工程 兵器科学与技术 更多>>
基于局部均值分解的边际谱在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量:18 2014年 局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)将复杂的多分量信号自适应地分解为有限个乘积函数(PF)的和,在计算了各个分量的瞬时幅值(IA)和瞬时频率(IF)后,可以计算出基于LMD的边际谱。针对直接法求取瞬时频率存在端点误差大问题,提出一种改进的直接求取瞬时频率的方法;提出了基于LMD的边际谱的滚动轴承故障诊断方法,将该方法应用于实际滚动轴承故障诊断中,结果表明该方法能有效地提取出滚动轴承的故障特征频率,从而确定故障部位。 李慧梅 安钢 黄梦关键词:局部均值分解 滚动轴承 故障诊断 基于MED的滚动轴承故障特征提取方法及其应用 被引量:10 2013年 为提取微弱的轴承故障信号,研究了一种基于最小熵反褶积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)的滚动轴承故障特征提取方法:在利用AR模型去除齿轮啮合产生的确定性信号的基础上,对保留信号进行最小熵反褶积,增强冲击信号。该方法避免了传统轴承故障诊断方法中带通滤波器设计的难题,实车测试表明:与共振解调技术相比,该方法提取的滚动轴承故障特征更加明显,更适合于工程应用。 姚炽伟 樊新海 黄梦关键词:滚动轴承 故障诊断 EMD降噪与小波变换在轴承故障诊断中的应用 被引量:7 2013年 在轴承故障诊断中,为降低噪声对小波变换的干扰,提出了先用经验模态分解、再用小波变换对信号进行分析的综合处理法。在用经验模态分解方法的自适应性对信号进行分解的基础上,选用峭度值优选贡献率高的固有模态函数重构信号,计算其自相关函数,然后进行小波变换,得到分解后细节信号的级联谱,对效果最好的分量进行Hilbert解调。该方法解决了噪声对弱故障信号干扰导致诊断效果不明显的问题,提高了小波变换的故障识别率和效率。轴承滚动体点蚀故障试验结果表明:该方法能有效提取轴承滚动体故障特征,与传统包络解调相比具有更好的效果。 黄梦 王传菲 李慧梅 姚炽伟关键词:故障诊断 EMD 自相关 小波变换 改进EMD分解自相关解调的变速箱故障诊断 2013年 分析了某型坦克轴承滚动体故障信号,运用EMD分解和峭度指标优选准则选取包含故障特征较多的固有模式分量,结合回转机械信号具有准周期特点,对重构信号进行自相关去噪然后解调,该方法能减少噪声与其他激励源的干扰,提高诊断效果,对齿轮断齿故障运用此步骤,亦得到较好的诊断效果,与传统包络解调相比有更好的效果。 黄梦 安钢 王远涛 姚炽伟关键词:故障诊断 EMD 自相关 总体局部均值分解法在坦克变速箱滚动轴承故障诊断中的应用 被引量:4 2013年 分析了局部均值分解的模态混叠问题,仿真验证了总体局部均值分解对模式混叠的抑制能力,并指出总体局部均值分解方法存在的不足,提出了在该方法中加入高斯白噪声的准则和进行后处理的改进方法。提出了基于改进的总体局部均值分解的滚动轴承故障诊断方法,并将该方法应用于某坦克变速箱滚动轴承滚动体点蚀故障诊断中,结果表明:该方法能成功地提取出轴承滚动体的故障特征频率。 李慧梅 安钢 黄梦关键词:滚动轴承 故障诊断