為了提高滾動軸承故障弱信號提取的精準(zhǔn)度和效率,引入隨機(jī)共振技術(shù)。通過隨機(jī)共振的信噪比峰值完成故障弱信號去噪處理,得到弱信號頻率范圍并實現(xiàn)滾動軸承故障弱信號數(shù)據(jù)追蹤。以追蹤的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),采用信號分析算法結(jié)合信號頻率擴(kuò)散強(qiáng)度對信號進(jìn)行初始分析,將關(guān)系數(shù)據(jù)存儲至中心系統(tǒng),以供后續(xù)提取操作,加深系統(tǒng)操作,轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)信息,過濾無關(guān)數(shù)據(jù),實現(xiàn)對信號的提取。實驗結(jié)果表明,所提方法能夠在較高程度上穩(wěn)定系統(tǒng)的工作狀態(tài),提高對信號的提取精細(xì)度,降低檢測耗時。 

【文章來源】：西安工程大學(xué)學(xué)報. 2020,34(04)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

數(shù)據(jù)追蹤圖

通過圖2獲取系統(tǒng)的操作范圍,若追蹤的信號發(fā)射頻率超出此范圍,則將此信號進(jìn)行清除,若追蹤的信號發(fā)射頻率在此范圍內(nèi),則將此信號進(jìn)行存儲操作,并確保數(shù)據(jù)在流通通道進(jìn)行流通,保證數(shù)據(jù)的完整度。將屬于同一屬性的信號數(shù)據(jù)歸置到統(tǒng)一集合中,并及時記錄集合內(nèi)部數(shù)據(jù)狀態(tài),不斷更新集合存儲條件,由此獲取實時性較強(qiáng)的信息數(shù)據(jù)。引入隨機(jī)共振系統(tǒng),通過信噪比達(dá)到峰值,實現(xiàn)對滾動軸承故障弱信號的去噪,得到故障弱信號準(zhǔn)確的頻率范圍,通過隨機(jī)共振系統(tǒng)方程解析實現(xiàn)數(shù)據(jù)的追蹤定位。

描述給定的信號頻率,并不斷研究描述信息間的關(guān)系,對關(guān)系空間內(nèi)部進(jìn)行調(diào)整,加大內(nèi)部信息的管理力度,并定時監(jiān)測管理數(shù)據(jù)所處位置,定位信號發(fā)射位置。設(shè)置信號數(shù)據(jù)定位如圖3所示。在圖3中,較為清晰地了解到信號數(shù)據(jù)發(fā)出的具體位置,以此位置為研究核心,提升提取力度,設(shè)定相關(guān)自由參數(shù)進(jìn)行信號數(shù)據(jù)功能輔助操作,標(biāo)準(zhǔn)化處理輔助信息,增強(qiáng)數(shù)據(jù)操作的整合性能。將滾動軸承內(nèi)部結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析,不斷查找內(nèi)部故障產(chǎn)生的原因,并進(jìn)行算法恢復(fù)操作,整理頻率,并對操作信號進(jìn)行狀態(tài)劃分,以信號發(fā)射位置的不同提高劃分的力度,完善本文方法的分析性能,進(jìn)而獲取較佳的信號提取結(jié)果[21]。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：2965367