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基于液压泵复数信号的log-SAM故障诊断方法研究 被引量：7
1
作者 郑直 李世峰 +2 位作者 郭洋 王志军 陈志 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期79-85,共7页
针对基于液压泵单源振动信号易受噪声污染、无法有效表征故障特征信息的问题,提出了一种基于复数信号的log-SAM新方法。在液压泵端盖同一截面上,采集两个互相正交传感器上的振动信号;基于全矢思想,对上述双源信号融合为一个复数信号;利... 针对基于液压泵单源振动信号易受噪声污染、无法有效表征故障特征信息的问题,提出了一种基于复数信号的log-SAM新方法。在液压泵端盖同一截面上,采集两个互相正交传感器上的振动信号;基于全矢思想,对上述双源信号融合为一个复数信号;利用log-SAM对复数信号进行包络分析,充分地突出故障特征信息,抑制噪声干扰;基于总体和最优诊断结果,实现故障诊断分析。通过分析实测液压泵滑靴磨损故障信号可知,所提方法具有很好诊断效果,且较传统全矢谱、基于单源信号分析方法和倒频谱预白化方法具有有效性和优越性。 展开更多
关键词 液压泵 复数信号 包络分析 log-sam
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基于SGMD线性峭度和log-SAM的滚动轴承故障诊断方法 被引量：6
2
作者 李显泽 龙海洋 +3 位作者 郑直 韩炬 吴萍萍 赵树忠 《噪声与振动控制》 CSCD 2020年第6期121-127,共7页
对数-频谱振幅调制(log-SAM)方法容易受到强噪声影响,基于辛几何模态分解(SGMD)方法所得分解结果中故障特征信息分散,传统峭度也容易受噪声中的随机冲击干扰。针对上述问题,提出一种基于SGMD、线性峭度和log-SAM相结合的新方法。首先,... 对数-频谱振幅调制(log-SAM)方法容易受到强噪声影响,基于辛几何模态分解(SGMD)方法所得分解结果中故障特征信息分散,传统峭度也容易受噪声中的随机冲击干扰。针对上述问题,提出一种基于SGMD、线性峭度和log-SAM相结合的新方法。首先,对滚动轴承振动信号进行SGMD分解,得到众多分量;其次,基于最大线性峭度,筛选具有丰富特征信息的分量作为数据源;最后,对数据源进行log-SAM分析,实现最优故障诊断。通过分析滚动轴承仿真信号和实测滚动轴承内圈故障信号,证实所提方法具有更好的抑噪能力和诊断效果。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 辛几何模态分解 log-sam 线性峭度
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基于log-SAM改进Autogram的滚动轴承故障诊断 被引量：1
3
作者 郑直 李显泽 +2 位作者 刘伟民 王志军 曾魁魁 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2023年第12期132-139,共8页
针对Autogram算法中的无偏自相关方法所得包络结果受到强噪声污染,导致无法有效地对滚动轴承进行故障诊断问题,提出改变原算法内部处理流程,同时将无偏自相关方法替换为log-SAM方法,形成一种改进Autogram算法。首先,对实测滚动轴承振动... 针对Autogram算法中的无偏自相关方法所得包络结果受到强噪声污染,导致无法有效地对滚动轴承进行故障诊断问题,提出改变原算法内部处理流程,同时将无偏自相关方法替换为log-SAM方法,形成一种改进Autogram算法。首先,对实测滚动轴承振动信号进行最大重复离散小波包变换分解(Maximal Overlap Discrete Wavelet Packet Transform,MODWPT),在不同分解层数形成一系列小波包子信号;其次,对小波包子信号求取谱峭度,并筛选最大谱峭度值所对应的子信号作为数据源;最后,对数据源进行阈值处理,进而将log-SAM替代无偏自相关方法进行包络分析,实现最优故障诊断。针对滚动轴承内圈仿真故障信号和实测故障信号,实验表明,改进Autogran算法具有良好的去噪能力和诊断效果,且较原Autogram算法和其他传统方法均更具有效性和优越性。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 Autogram算法 log-sam 包络分析
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