本文選題：稀疏帶寬模態(tài)分解 + 階次追蹤分析��； 參考：《振動與沖擊》2017年14期

【摘要】：針對以往信號處理方法存在的缺陷,提出了一種新的非平穩(wěn)信號分析方法—稀疏帶寬模態(tài)分解(Sparse bandwidth mode decomposition,SBMD).該方法將信號分解轉化為約束變分問題,自適應地將信號分解為若干個IMF分量之和。另外,在變轉速工況下,滾動軸承故障振動信號中含豐富的狀態(tài)信息,將SBMD、階次追蹤分析和包絡譜相結合應用于變轉速工況條件下的滾動軸承故障診斷問題。實驗分析結果表明,采用SBMD階次包絡譜方法可以及時有效的診斷變轉速工況下的滾動軸承故障診斷問題。
[Abstract]:In view of the shortcomings of previous signal processing methods, a new nonstationary signal analysis method, sparse bandwidth modal decomposition (Sparse bandwidth mode decomposition, SBMD), is proposed. This method transforms signal decomposition into a constrained variational problem and adaptively decomposes the signal into the sum of several IMF components. In addition, it is in variable speed conditions. The fault vibration signal of rolling bearing is rich in state information, and SBMD, order tracking analysis and envelope spectrum are applied to the fault diagnosis of rolling bearings under variable speed conditions. The experimental results show that the SBMD order envelope spectrum method can be used to diagnose the fault diagnosis of rolling bearings in variable speed conditions in time and effectively. Break the problem.
【作者單位】： 安徽工業(yè)大學機械工程學院;馬鞍山市安工大工業(yè)技術研究院工業(yè)機器人研究所;
【基金】：國家自然科學基金(51505002) 安徽高校自然科學研究項目資助(2015A080)
【分類號】：TH133.33

【參考文獻】

相關期刊論文 前4條

1 鄭近德;程軍圣;楊宇;;部分集成局部特征尺度分解:一種新的基于噪聲輔助數(shù)據(jù)分析方法[J];電子學報;2013年05期

2 程軍圣;鄭近德;楊宇;;一種新的非平穩(wěn)信號分析方法——局部特征尺度分解法[J];振動工程學報;2012年02期

3 康海英;欒軍英;鄭海起;崔清斌;;基于階次跟蹤和經(jīng)驗模態(tài)分解的滾動軸承包絡解調分析[J];機械工程學報;2007年08期

4 李志農(nóng),丁啟全,吳昭同,馮長建;旋轉機械升降速過程的雙譜-FHMM識別方法[J];振動工程學報;2003年02期

【共引文獻】

相關期刊論文 前10條

1 潘海洋;鄭近德;童寶宏;張良安;;基于稀疏帶寬模態(tài)分解的變轉速滾動軸承故障診斷[J];振動與沖擊;2017年14期

2 劉學;;虛部噪聲輔助LCD方法及其在遙測振動信號處理中的應用[J];振動與沖擊;2017年12期

3 舒宏超;陳劍;黃文兵;金明;司金龍;;基于瞬時頻率轉速提取算法的汽車排氣噪聲分析[J];噪聲與振動控制;2017年03期

4 葉緒丹;戚曉利;王振亞;鄭近德;;基于變分模態(tài)分解與多尺度熵的滾動軸承故障診斷方法[J];長春理工大學學報(自然科學版);2017年03期

5 李洪儒;孫健;王成威;田再克;郭蓓蓓;;一種細節(jié)信號提取方法及其在信號處理的應用[J];振動工程學報;2017年03期

6 吳占濤;程軍圣;李寶慶;鄭近德;;基于Lagrange插值的局部特征尺度分解方法及其應用[J];湖南大學學報(自然科學版);2017年04期

7 崔偉成;李偉;孟凡磊;劉林密;;局部特征尺度分解與局部均值分解的對比研究[J];機械傳動;2017年04期

8 李磊;龐海;張前圖;;基于半監(jiān)督LLTSA維數(shù)約簡的故障診斷[J];機械強度;2017年02期

9 孫瑤琴;;基于改進FOA優(yōu)化的SVM在故障診斷中的應用[J];機械強度;2017年02期

10 鄭近德;潘海洋;童寶宏;張良安;;基于VPMELM的滾動軸承劣化狀態(tài)辨識方法[J];振動與沖擊;2017年07期

【二級參考文獻】

相關期刊論文 前10條

1 程軍圣;鄭近德;楊宇;;一種新的非平穩(wěn)信號分析方法——局部特征尺度分解法[J];振動工程學報;2012年02期

2 林麗;周霆;余輪;;EMD算法中邊界效應處理技術[J];計算機工程;2009年23期

3 程軍圣;張亢;楊宇;于德介;;局部均值分解與經(jīng)驗模式分解的對比研究[J];振動與沖擊;2009年05期

4 徐曉剛;徐冠雷;王孝通;秦緒佳;;經(jīng)驗模式分解(EMD)及其應用[J];電子學報;2009年03期

5 于德介,程軍圣,楊宇;基于EMD和AR模型的滾動軸承故障診斷方法[J];振動工程學報;2004年03期

6 程軍圣,于德介,鄧乾旺,楊宇,張邦基;時間-小波能量譜在滾動軸承故障診斷中的應用[J];振動與沖擊;2004年02期

7 黃大吉,趙進平,蘇紀蘭;希爾伯特-黃變換的端點延拓[J];海洋學報(中文版);2003年01期

8 郭瑜,秦樹人,梁玉前;時頻分析階比跟蹤技術[J];重慶大學學報(自然科學版);2002年05期

9 蓋強,馬孝江,張海勇,鄒巖];一種消除局域波法中邊界效應的新方法[J];大連理工大學學報;2002年01期

10 秦愷,陳進,姜鳴,陳春梅;一種滾動軸承故障特征提取的新方法——譜相關密度[J];振動與沖擊;2001年01期

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 王延松，李樹才，蔣鈺潔;滾動軸承故障的快速診斷[J];林業(yè)機械與木工設備;1996年03期

2 張益純,劉振娟;滾動軸承故障分析探討[J];內燃機配件;2000年03期

3 秦愷,陳進,姜鳴,陳春梅;一種滾動軸承故障特征提取的新方法——譜相關密度[J];振動與沖擊;2001年01期

4 鄧長春;;聲發(fā)射法在滾動軸承故障識別中的應用[J];試驗技術與試驗機;2002年Z2期

5 任昭蓉;滾動軸承故障的小波診斷法[J];機械制造與自動化;2004年06期

6 陸爽,田野;滾動軸承故障特征識別的時頻分析研究[J];機床與液壓;2005年06期

7 江涌;基于余弦調頻小波變換的滾動軸承故障研究[J];機械設計與制造;2005年06期

8 程光友;;時域指標在滾動軸承故障診斷中的應用[J];中國設備工程;2005年12期

9 陳洪軍;趙新澤;王延軍;;滾動軸承故障試驗臺的理論建模分析[J];四川理工學院學報(自然科學版);2005年04期

10 李崇晟;滾動軸承故障的非線性診斷方法[J];軸承;2005年05期

相關會議論文 前10條

1 張益純;;常見滾動軸承故障診斷的技術探討[A];第十屆全國設備監(jiān)測與診斷技術學術會議論文集[C];2000年

2 楊積忠;左立建;;滾動軸承故障診斷實例[A];設備監(jiān)測與診斷技術及其應用——第十二屆全國設備監(jiān)測與診斷學術會議論文集[C];2005年

3 何斌;戚佳杰;;小波分析在滾動軸承故障診斷中的應用研究[A];第九屆全國振動理論及應用學術會議論文摘要集[C];2007年

4 李放寧;;峰值能量在滾動軸承故障診斷中的應用[A];第十屆全國設備監(jiān)測與診斷技術學術會議論文集[C];2000年

5 何斌;戚佳杰;;小波分析在滾動軸承故障診斷中的應用研究[A];第九屆全國振動理論及應用學術會議論文集[C];2007年

6 張九軍;;常見滾動軸承故障的簡易診斷[A];2008年全國煉鐵生產(chǎn)技術會議暨煉鐵年會文集（上冊）[C];2008年

7 李興林;;滾動軸承故障診斷技術現(xiàn)狀及發(fā)展[A];2009年全國青年摩擦學學術會議論文集[C];2009年

8 唐海峰;陳進;董廣明;;信號稀疏分解方法在滾動軸承故障診斷中的應用[A];第十二屆全國設備故障診斷學術會議論文集[C];2010年

9 高耀智;;高階統(tǒng)計量與小波分析相結合在滾動軸承故障診斷中的應用[A];2009年全國青年摩擦學學術會議論文集[C];2009年

10 和衛(wèi)星;陳曉平;馬東玲;;基于混沌時間序列的滾動軸承故障局部預測[A];2009中國儀器儀表與測控技術大會論文集[C];2009年

相關博士學位論文 前10條

1 廖強;約束獨立分量和多小波分析在滾動軸承故障診斷中的應用[D];電子科技大學;2016年

2 曾鳴;基于凸包的模式識別方法及其在滾動軸承故障診斷中的應用[D];湖南大學;2016年

3 于江林;滾動軸承故障的非接觸聲學檢測信號特性及重構技術研究[D];大慶石油學院;2009年

4 楊柳松;基于小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡滾動軸承故障診斷方法的研究[D];東北林業(yè)大學;2013年

5 從飛云;基于滑移向量序列奇異值分解的滾動軸承故障診斷研究[D];上海交通大學;2012年

6 趙協(xié)廣;基于小波變換和經(jīng)驗模態(tài)分解的滾動軸承故障診斷方法研究[D];山東科技大學;2009年

7 侯者非;強噪聲背景下滾動軸承故障診斷的關鍵技術研究[D];武漢理工大學;2010年

8 郭艷平;面向風力發(fā)電機組齒輪箱滾動軸承故障診斷的理論與方法研究[D];浙江大學;2012年

9 Ao Hung Linh（池雄嶺）;基于化學反應優(yōu)化算法和支持向量機的滾動軸承故障診斷方法研究[D];湖南大學;2014年

10 崔寶珍;自適應形態(tài)濾波與局域波分解理論及滾動軸承故障診斷[D];中北大學;2013年

相關碩士學位論文 前10條

1 李男;基于LMD樣本熵和貝葉斯網(wǎng)絡的滾動軸承故障診斷方法[D];燕山大學;2015年

2 李玉奎;基于非平穩(wěn)信號分析的滾動軸承故障診斷研究[D];燕山大學;2015年

3 卜勇霞;基于時頻分析方法的滾動軸承故障診斷研究[D];昆明理工大學;2015年

4 馬寶;基于KICA和LSSVM的滾動軸承故障監(jiān)測及診斷方法[D];昆明理工大學;2015年

5 王天一;基于正交小波優(yōu)化閾值降噪方法的滾動軸承故障診斷研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2015年

6 宋耀文;基于振動信號分析的滾動軸承故障特征提取與診斷研究[D];中國礦業(yè)大學;2015年

7 韓一村;基于多傳感器的滾動軸承故障檢測研究[D];河南科技大學;2015年

8 王秀娟;基于LMD的譜峭度算法在滾動軸承故障診斷中的應用研究[D];電子科技大學;2014年

9 段永強;局部均值分解法在滾動軸承故障自動診斷中的應用研究[D];電子科技大學;2015年

10 黃宏臣;基于流形學習算法的滾動軸承故障識別研究[D];太原理工大學;2014年

，

本文編號：1990499