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时间:2020-04-24
《基于故障诊断的双谱优良特性体现-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、基于故障诊断的双谱优良特性体现——吴文兵黄宜坚基于故障诊断的双谱优良特性体现吴文兵黄宜坚1.昆明理工大学,昆明,6505002.华侨大学,泉州,362021摘要:双谱切片与AR功率谱相比,能有效地去除高斯噪声,保留了信号的相位信息。减压阀振动正常信号和故障信号的AR功率谱与双谱切片均呈现了不同的波峰特性。利用小波包对两种信号的功率谱与双谱切片分别进行了特征提取,并输入BP神经网络以诊断减压阀的故障信号,对两者的诊断效果进行了对比分析,以实验的形式清晰地显示了双谱和功率谱性能上的差异。关键词:故障诊断;减压阀;功率谱;双谱切片;小波包;BP网络中图分类号:TG156D0I:10。3969/j
2、.issn.1004—132X.2014.06.013PresenceofBispectrum’sPriorPerformanceBasedonFaultDiagnosisWUWenbingHuangYiiian1.KunmingUniversityofScienceandTechnology,Kunming,6505002.HuaqiaoUniversity,Quanzhou,Fujian,362021Abstract:ComparedwithARpowerspectrum,bispectrumcaneliminateGuassiannoiseeffective—ly,andpreser
3、vedsingals’phaseinformation.BothoftheARpowerspectrumandbispectrumob—tainedfromnormalsingalsandfaultsingalswhichwereacquiredfromapressurereliefvalve’Svibra—tionshowdifferentpeakscharacteristics.Thispaperextractedfeaturesfrompowerspectrumandbis—pectrumslicesofthetWOkindsofsingals,thenthefeatureswere
4、usedastheinputparameterofaBPneuralnetworktodiagnosefaultsofthevalve.Theexperimentalresultsindicateclearlytheperform—.【\《罂暴嘲ancedifferenceofbispectrumandARpowerspectrum.Keywords:faultdiagnosis;reliefvalve;powerspectrum;bispectralslice;waveletpacket;BPnetwork0引言时,将油路压力分为1MPa、2MPa、3MPa、4MPa、液压系统中的减压阀
5、是比较容易发生故障的5MPa共5个压力等级。采样频率为250Hz,读一种元件,如何对这种元件进行诊断,对液压系统取频率为125Hz,采样过程时间约2rain。实验使的维护有着重要意义。本文在获取减压阀正常信用的数据个数为1000。测控系统的硬件有计算机、PS一3030D直流号与故障信号的基础上,借助小波分析理论中的电源、ST一1一O3型非接触式电涡流位移传感器、小波包工具,分别对所获取信号的AR功率谱和数据采集卡PCI一6014以及接线端子8LP(NI公双谱对角切片进行特征提取,并输入BP神经网司)。滤波后的信号如图1所示。络对故障进行判断,之后对两者的判断效果进行3对比研究,实验结果清晰
6、地显示了两者由于不同2的性能而导致的差异。101数据采集123本文研究的减压阀为先导式减压阀。当减压4阀进出油口有异物时,压力偏高或偏低都会影响0500100015002000250030003500数据个数减压阀的正常运行。为了获取减压阀在故障状态图1滤波后信号图下的运行信号,特设置了如下故障:人为在减压阀进油口加击3mm的铁芯。选择这样的故障,是为功率谱与双谱切片了能通过实验区分出双谱对角切片和功率谱在故设系统输入信号n()为一组均值为零的平障诊断中的不同表现。稳随机信号,并受到加性高斯噪声“(£)的干扰,本文利用LabVIEw软件、PCI一6014数据h(f)为系统的单位脉冲响应函数
7、,z(f)是系统的采集卡和一个加速度传感器,依次采集减压阀在理想输出,(f)是系统的实际输出,且系统输入正常状态和故障状态下的振动信号。每次测量信号a()和系统的单位脉冲响应函数h()满足:收稿日期:2O12O41Oz(£)=∑(r)口(£一r)基金项目:国家自然科学基金资助项目(50975098)一。。·77]·中国机械工程第25卷第6期2014年3月下半月中,得到AR功率谱幅值表达式:(£)=∑(r)n(£一r)+“
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