xxxx版設(shè)備故障診斷信號(hào)分析-3(參考版)
2025-01-28 14:30本頁(yè)面
【正文】 2023/3/21 1:19:3401:19:3421 March 20231一個(gè)人即使已登上 頂 峰，也仍要自 強(qiáng) 不息。 21 三月 20231:19:34 上午 01:19:34三月 211最具挑 戰(zhàn) 性的挑 戰(zhàn) 莫 過 于提升自我。 勝 人者有力，自 勝 者 強(qiáng) 。 三月 2101:19:3401:19Mar2121Mar211越是無能的人，越喜 歡 挑剔 別 人的 錯(cuò) 兒。 三月 21三月 21Sunday, March 21, 2023 閱讀 一切好 書 如同和 過 去最杰出的人 談話 。 2023/3/21 1:19:3401:19:3421 March 20231空山新雨后，天氣晚來秋。 21 三月 20231:19:34 上午 01:19:34三月 211楚塞三湘接， 荊門 九派通。 01:19:3401:19:3401:19Sunday, March 21, 20231不知香 積 寺，數(shù)里入云峰。 01:19:3401:19:3401:193/21/2023 1:19:34 AM1成功就是日復(fù)一日那一點(diǎn)點(diǎn)小小努力的 積 累。 1:19:34 上午 1:19 上午 01:19:34三月 21沒有失 敗 ，只有 暫時(shí) 停止成功！。 三月 211:19 上午 三月 2101:19March 21, 20231行 動(dòng) 出成果，工作出 財(cái) 富。 三月 21三月 2101:19:3401:19:34March 21, 20231他 鄉(xiāng) 生白 發(fā) ，舊國(guó) 見 青山。 三月 2101:19:3401:19Mar2121Mar211故人江海 別 ，幾度隔山川。 三月 21三月 21Sunday, March 21, 2023雨中黃葉 樹 ，燈下白 頭 人。85自回歸譜與傅立葉譜比較86? 實(shí)例簡(jiǎn)介：實(shí)例簡(jiǎn)介：8788 診斷結(jié)論：對(duì)抖晃影響最大的是張緊輪部件，其次是飛輪部件，然后是電動(dòng)機(jī)輪及壓帶輪，最后是帶傳動(dòng)。如圖（ a）表示由三個(gè)正弦波（三根離散的譜線）和有色噪聲（即有限帶寬噪聲）所組成的過程的真實(shí)功率譜。在進(jìn)行診斷時(shí)，便于充分利用其中的信息。此外，這種方法也不必追求大樣本數(shù)據(jù)，短樣本數(shù)據(jù)參數(shù)估計(jì)照樣能獲得較好效果。從故障診斷的觀點(diǎn)看，這種模型的優(yōu)越性表現(xiàn)在： 821） ARMA模型是一種動(dòng)態(tài)模型，它不限于對(duì)序列中的 N個(gè)數(shù)據(jù)是適用的，而有自動(dòng)無限外延的特性[y(k),y(kj),x(k),x(kj)的 k， j為時(shí)間的流動(dòng)坐標(biāo) ]。另外，它們的好壞取決于模型的階數(shù)是否正確和模型參數(shù)估計(jì)的精度。時(shí)序法中的自功率譜密度函數(shù)，無加窗的影響，它的頻率分辯率在數(shù)據(jù)較短時(shí)比傳統(tǒng)的付里葉譜要高。 自功率譜密度函數(shù)是時(shí)序模型的重要特性之一。80 但是，若階數(shù)過高，由于參數(shù)估計(jì)的誤差增大，又會(huì)使 ?2a值上升。當(dāng)模型階數(shù)低于實(shí)際階數(shù)時(shí)，由于數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)尚未充分反映到模型中，一般殘差 ?2a較大。很明顯，如果階數(shù)不同，參數(shù)的個(gè)數(shù)和數(shù)值也就不同。（隨機(jī)差分方程）77 公式的含意是在時(shí)刻 t的輸出 xt是此系統(tǒng)前 n1 個(gè)輸出 xt1， xt2， ， xtn和由 t到 tm時(shí)刻中的 m個(gè)互相獨(dú)立的白噪聲輸入的線性和。各態(tài)歷經(jīng)性假設(shè)。將時(shí)間序列分析用于機(jī)械設(shè)備的故障診斷則是近十多年的事情，通過對(duì)有關(guān)數(shù)學(xué)模型的時(shí)域特性和頻域特性分析，可識(shí)別機(jī)械設(shè)備所處的工況，但其更主要的應(yīng)用則是對(duì)機(jī)械設(shè)備的剩余壽命或其未來發(fā)展趨勢(shì)的預(yù)測(cè)。74 時(shí)間序列分析簡(jiǎn)稱時(shí)序分析，它把依某一規(guī)律變化的信號(hào)（數(shù)據(jù)）看成是依時(shí)間變化而變化的先后有序的數(shù)據(jù)，在一定的假設(shè)前提下，依據(jù)某一準(zhǔn)則建立起數(shù)學(xué)模型，以此對(duì)原時(shí)間序列或?qū)Ξa(chǎn)生這一時(shí)間序列的系統(tǒng)進(jìn)行分析辨識(shí)。與 FFT譜分析相對(duì)應(yīng)，時(shí)序譜分析方法稱為現(xiàn)代譜分析方法。統(tǒng)譜估計(jì)方法就顯得不適用了。在這些情況下，基于視其譜為時(shí)不變的。而機(jī)械沖擊響應(yīng)信號(hào)、機(jī)械故障源信號(hào)等只問題。雖然。但這種是譜估計(jì)中使用最為廣泛的方法。70ZoomFFT原理圖71圖中可以看出，在輸出軸齒輪 ZZ4的嚙合頻率處調(diào)制出以輸出軸的旋轉(zhuǎn)頻率n*為間隔的一組邊頻帶。69 復(fù)調(diào)制法頻率細(xì)化過程可用下圖所示的框圖表示，如果要改變分析范圍 f2 f1，則要重新按上述過程進(jìn)行。 （ 5）對(duì) Wt進(jìn)行 N點(diǎn) FFT就得到了細(xì)化的頻譜。， MN1。 （ 3）用截止頻率為 f2 f1的數(shù)字低通濾波器對(duì) yt進(jìn)行數(shù)字濾波，得到 Zt ， t＝ 0， 1， 2， 其分析步驟為：68 （ 1）以采樣頻率 fS采集 MN點(diǎn)，得離散數(shù)據(jù) Xt ， t＝ 0， 1， 2， … ， MN－ 1。 一般的 FFT分析是一種基帶的分析方法，在整個(gè)分析帶寬內(nèi)，頻率是等分頻率的，即6667假設(shè)原頻率分析范圍為 fmax采樣點(diǎn)數(shù)為 N，采樣頻率 fS＝ fmax ，則頻率分辨率 ?f＝ fmax ／N。但這樣計(jì)算時(shí)間就要為原來的 100倍（對(duì) DFT方法，計(jì)算量與 N2成正比）或 (對(duì) FFT，計(jì)算量與NLog2N成正比），而且對(duì)信號(hào)分析儀來講還要受到計(jì)算 FFT點(diǎn)數(shù)的限制，一般固定為 51 1024或明或 2048點(diǎn)。 “ 頻率細(xì)化 ” 的英文名詞 Zoom就是從照相技術(shù)中借用過來的，其原意為變焦距。例如在 10kHz范圍內(nèi)作 1024點(diǎn) FFT，頻率分辯率只有 25Hz，即相鄰兩根譜線的間距為 25Hz，如果有相鄰5Hz的諧波成分就不能分辨它們了，為此要求有高分辨率的譜分析方法。61 另一種不同的平均方式稱為時(shí)域同期平均，這種方式需要與有用信號(hào)同步的觸發(fā)信號(hào)，例如需要分析齒輪的嚙合頻率信號(hào)，可在齒輪軸上設(shè)置光碼盤，利用光碼盤的信號(hào)啟動(dòng)采樣，此時(shí)采到的有用信號(hào)相位可保持完全一致，對(duì)時(shí)間信號(hào)直接進(jìn)行平均，就可消除那些相位與觸發(fā)信號(hào)不同步的隨機(jī)信號(hào)，平均后再求功率譜密度函數(shù)，可以提高信噪比。假定每次處理的結(jié)果為 an，平均，平均后的中間結(jié)果為后的中間結(jié)果為 An，第，第 n1次算術(shù)平均應(yīng)為：次算術(shù)平均應(yīng)為：60 式中 M為任意正整數(shù)，當(dāng) n＞ M時(shí)，可以證明前次的中間結(jié)果對(duì)當(dāng)前平均值的影響隨平均次數(shù) n的增加而減弱， M越大則減弱越慢。59常用的平均方法有兩種：常用的平均方法有兩種： l）線性平均。解決的辦法是，根據(jù)數(shù)據(jù)處理設(shè)備的特點(diǎn)，可每次采樣
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