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| 1 | 基于故障特征趋势线模板的滚动轴承故障诊断显示文摘齿轮噪声和变转速工况干扰下的滚动轴承故障诊断存在两个问题,一是转速波动限制了齿轮噪声滤除算法的使用,二是常用于克服变转速条件的阶比跟踪技术存在计算效率低及包络畸变等问题。为避免这两个问题,提出基于故障特征趋势线模板的滚动轴承故障特征提取方法。使用线调频小波路径追踪算法分别在降采样的时域信号和经Hilbert变换得到包络信号中提取齿轮峰值啮合倍频趋势线和瞬时故障特征频率趋势线;计算齿轮峰值啮合倍频趋势线与瞬时故障特征频率趋势线对应时间点的比值,并连接各个时间点的比值得到故障特征趋势线;将故障特征趋势线与理论计算的故障趋势线模板进行匹配,观察匹配结果完成故障诊断。该算法的创新点是将较难提取的包含轴承故障信息频带的获取直接转换为瞬时频率趋势线的提取,定义了故障特征趋势线的概念,根据故障特征趋势线寻找轴承故障特征。仿真算例和应用实例证明了该方法的有效性。 | 刘东东 程卫东 万广通 | 2017 | 机械工程学报2017，53，9： | 12 |
| 2 | 奇异值分解中考虑频率因素的矩阵维数显示文摘Hankel矩阵的维数对于奇异值分解的信号处理效果有非常重要的影响,传统的维数没有考虑信号中的频率成分,这是不合理的。通过对频率因素的分析,提出一种确定矩阵维数的最小公倍数法,将原始信号中各频率成分的周期的最小公倍数作为基数,Hankel矩阵的行数和列数必须同时为这个基数的整数倍,并在这一必要条件下使Hankel矩阵的维数最大,由此通过优化得到了最佳的矩阵行、列数。对模拟信号和转子振动信号的处理实例结果表明,与传统的最大维数法相比,在最小公倍数法确定的矩阵维数下,奇异值分解的计算量要小得多,但是却可以获得波形误差更小的信号分解结果。 | 赵学智 邵啟鹏 叶邦彦 陈统坚 | 2019 | 机械工程学报2019，55，16： | 8 |
| 3 | 基于变分模态分解的轴承振动特征提取方法显示文摘设备运转的状态信息能够通过振动信号实时反映出来,然而由于信号中混杂了大量背景噪声等干扰信息,使得信号分解技术成为关注的重点之一。变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)克服了传统自适应信号分解方法的不足,分解出的信号消除了端点效应和模态混叠等失真现象,具有抗噪干扰能力强、计算速度快等优点。针对VMD模态K数难以选取的问题,以信号主频率个数作为K的选择依据,然后结合信息熵测度,提出了一种的新的振动信号提取方法,剔除干扰信息,便于故障类型的查找。仿真和轴承实验表明了该方法的有效性和可行性。 | 石坤举 朱文华 蔡宝 吴镝 | 2017 | 上海第二工业大学学报2017，34，4： | 4 |
| 4 | Generalized Demodulation Transform for Bearing Fault Diagnosis Under Nonstationary Conditions and Gear Noise Interferences显示文摘It is a challenging issue to detect bearing fault under nonstationary conditions and gear noise interferences. Meanwhile, the application of the traditional methods is limited by their deficiencies in the aspect of computational accuracy and e ciency, or dependence on the tachometer. Hence, a new fault diagnosis strategy is proposed to remove gear interferences and spectrum smearing phenomenon without the tachometer and angular resampling technique. In this method, the instantaneous dominant meshing multiple(IDMM) is firstly extracted from the time-frequency representation(TFR) of the raw signal, which can be used to calculate the phase functions(PF) and the frequency points(FP). Next, the resonance frequency band excited by the faulty bearing is obtained by the band-pass filter. Furthermore, based on the PFs, the generalized demodulation transform(GDT) is applied to the envelope of the filtered signal. Finally, the target bearing is diagnosed by matching the peaks in the spectra of demodulated signals with the theoretical FPs. The analysis results of simulated and experimental signal demonstrate that the proposed method is an e ective and reliable tool for bearing fault diagnosis without the tachometer and the angular resampling. | Dezun Zhao Jianyong Li Weidong Cheng Zhiyang He | 2019 | Chinese Journal of Mechanical Engineering2019，32，1： | 2 |
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