【摘 要】
：
当滚动轴承发生故障时,故障特征信号会夹杂在振动信号中,造成故障特征信号提取效果不理想.针对这一问题,提出了一种互补集成经验模态分解与多点最优最小熵(CEEMD-MOMEDA)的滚动轴承故障提取方法.首先通过CEEMD算法对采集到的振动信号进行处理,然后通过峭度准则对非故障冲击成分进行筛除,最后利用MOMEDA算法对重组后的信号进行处理从而抑制噪声的影响,从中提取出故障特征.并与单一的MOMEDA算法进行对比.结果 表明,提出的CEEMD-MOMEDA算法故障提取能力、抗干扰能力有较大提升.
【机 构】
：
云南民族大学电气信息工程学院 昆明650500
论文部分内容阅读
当滚动轴承发生故障时,故障特征信号会夹杂在振动信号中,造成故障特征信号提取效果不理想.针对这一问题,提出了一种互补集成经验模态分解与多点最优最小熵(CEEMD-MOMEDA)的滚动轴承故障提取方法.首先通过CEEMD算法对采集到的振动信号进行处理,然后通过峭度准则对非故障冲击成分进行筛除,最后利用MOMEDA算法对重组后的信号进行处理从而抑制噪声的影响,从中提取出故障特征.并与单一的MOMEDA算法进行对比.结果 表明,提出的CEEMD-MOMEDA算法故障提取能力、抗干扰能力有较大提升.
其他文献
预测变压器潜伏性故障对评估其健康状态至关重要.提出一种新型变压器故障预测方法,首先以LSTM网络为载体搭建时间注意力机制预测框架,并采用IALO算法优化其参数;其次利用优化的模型预测变压器油中溶解气体;然后采用MPA算法优化的SVM模型对气体预测结果进行故障诊断;最后统计诊断结果并与实际运行状态对比验证模型.实验结果显示在第42～58天内运行状态异常次数最多为29次,未来两个月内运行异常几率为86.89％,其中中温过热故障占比最高为88.67％,与实际情况误差仅为2.46％和1.29％,预测结果与实际运行
针对天然气管道微小泄漏信号的特征在单一尺度上难以全面提取的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)与多尺度模糊熵(MFE)结合的管道小泄漏信号识别方法.首先使用VMD算法对管道负压波信号进行降噪处理,通过欧氏距离(ED)法评估确定VMD分解的有效模态并对其进行重构,以重构信号信噪比最高原则确定VMD分解的模态个数;将多尺度模糊熵作为故障特征值向量,最后用支持向量机对特征值向量进行分类识别.实验结果表明:该方法对管道信号状态整体识别率达99.33％,证明了该方法总体识别效果较好,可实现对管道小泄漏信号的准确
针对双向快速扩展随机树(RRT-connect)算法在路径规划过程中耗时长、节点采样随机性大的缺点,提出了基于引力场引导的RRT-connect算法.该算法在路径起点和终点之间设置了第3节点作为新扩展节点,使其在3个节点交替扩展随机树,同时在各节点上分别叠加一个引力场引导节点的产生方向,以降低无效空间的搜索范围.算法在少障碍物、多障碍物以及存在狭窄通道3种场景中进行了仿真实验研究,结果表明改进算法平均迭代次数相比于基础算法降低了47.1％,平均路径规划时间降低了43.4％.证明了改进算法相比于RRT-co
随着国防工业科技的不断发展,弹上导航制导技术的应用越来越广泛.为了实现对高旋弹的飞行控制,获取姿态信息是最为关键的步骤,而传统的利用IMU或地磁来解算姿态的方法,在滚转角结果上存在着较大误差且存在灵敏度不足的缺点.提出了一种使用补偿后的三轴地磁数据来解算姿态的方法,采用最小二乘与椭球拟合的方法对磁传感器进行温度标定与弹体系数标定,补偿了地磁数据的误差,并在此基础上研究了利用地磁信息解算弹体姿态的方法.实验结果表明,所提出的方法在易于工程实现的同时,采集的地磁数据相比于国际地磁标准减小了近20％的误差,在姿
卷取温度控制精度是影响带钢产品性能的主要因素之一,提高卷取温度控制精度和保证卷取命中率是热轧领域的重点问题.针对某钢厂现有的卷取温度设定模型中存在个别钢种命中率低的问题,结合数据挖掘及现场专家经验,提出了一种基于灰狼优化极限学习机的新建模思路,并引入Henon映射、小孔成像策略和权重因子策略来改进灰狼算法,建立了基于改进灰狼优化极限学习机(IGWO-ELM)的热轧带钢卷取温度预测模型,并与ELM模型、GA-ELM模型和GWO-ELM模型进行对比.模型结果表明:建立的IGWO-ELM模型,预测卷取温度在士3
针对永磁同步电机(PMSM)弱磁控制系统的建模不精、抗干扰能力不足等问题,分析了该系统的基本结构,并对该系统的控制策略进行主要研究,但是目前常规的模糊PID控制下的系统依然存在不足之处.提出了模糊控制与飞蛾火焰优化(MFO)算法相结合的控制策略,重新构建出控制系统中的电流环和速度环,对系统的控制参数实时自整定.将传统的PID控制算法、模糊PID控制算法和本文中的模糊飞蛾火焰优化算法(MFO)法进行仿真测试,通过这3种算法得出相应的转速和转矩的仿真曲线,并对转速、转矩的波动误差和恢复时间进行数据分析,最终结
针对差分进化算法在参数辨识时容易陷入局部最优、辨识精度需要优化等问题,改进的算法在原有选择、变异、交叉操作的基础上,引入随机游走策略,加强了算法的局部搜索能力,提高了种群的多样性.以等效串联电阻(ESR)和等效阻抗(Z)的实测值与预测值为基础构造目标函数,采用改进算法优化目标函数,对两个复杂程度不同的电解电容器模型进行参数辨识,得到参数辨识结果以及ESR和阻抗Z预测值.通过仿真表明,改进的算法是有效的,并且在经典模型下改进的算法预测精度始终维持在5％优于传统算法的14％.
肌电干扰是心电信号采集过程由于肌肉的轻微颤动引起的噪声干扰,因此需要对采集到的心电信号进一步的去噪.针对传统小波阈值去噪算法对心电信号去噪后存在信号震荡与失真问题,提出一种含有两个动态参数的改进小波阈值函数,通过动态参数可以对改进阈值函数进行整体和局部的调节,从而达到可以对不同程度的噪声进行去噪的目的 .为了验证新阈值函数的去噪效果,采用信噪比、均方差和心电信号的时频域特征3种评估指标,对改进的阈值函数和传统的肌电干扰去噪算法进行去噪效果的比较.研究结果表明,改进的阈值函数对心电信号去噪后的特征波形保存较
针对动态测试系统在测试过程中存在误差导致精度损失的问题,提出了一种基于集合经验模态分解和BP神经网络的动态误差溯源方法.该方法在全系统动态精度理论的基础上,首先通过EEMD对动态测试系统输出总误差进行分解,对分解得到的单项误差进行希尔伯特变换,分析误差信号的幅频特性,然后采用BP神经网络拟合溯源.通过仿真分析,结果表明该方法可以有效地追溯到动态测试系统中误差产生的模块,并且偏差精度达到10-2,比经验模态分解的方法溯源效果更好,避免了EMD存在的模态混叠等问题,具有可行性和应用性.
石油采收过程中油井动液面深度监测对确保油井的安全生产非常重要.当使用声波法测量油井动液面深度时,受到套管中复杂结构的影响,井口接收到的声波信号的接箍波和液面回波易受到噪声的干扰,导致传统的信号处理方法很难计算声波的速度和旅行时间,从而无法获得油井动液面深度.针对这一问题,首先对接箍波进行巴特沃斯低通滤波,采用短时平均幅度差函数来获取接箍波的平均采样次数,以此来计算声波在油井中传播的速度;在此基础上,对液面回波进行小波去噪,采用小波奇异值检测方法来获取液面回波位置,以此来计算起爆波和液面回波位置的时间差,进