【摘 要】
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低速重载设备突发故障难于识别,一旦发生,损失巨大.振动监测技术虽可以作为设备维护的重要手段,但常规的频谱分析无法准确提取低速轴上的故障特征.对实时监测的振动数据,采用
【机 构】
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北京工业大学先进制造技术重点实验室,中国石油大学机电工程学院
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低速重载设备突发故障难于识别,一旦发生,损失巨大.振动监测技术虽可以作为设备维护的重要手段,但常规的频谱分析无法准确提取低速轴上的故障特征.对实时监测的振动数据,采用小波分解技术可以获得必要的低频段信息.某个时段内的信号经小波变换后所定义的小波分层突变系数,可以作为判别低转频微冲击故障隐患的特征值,而且该系数趋势图还可有效刻画出故障部位的劣化过程;对同一组监测数据,分别采用细化谱技术和小波分解+FFT的复合信号处理技术进行比较分析,结果表明,由于FFT分析的局限性,细化谱无法准确识别出故障原因及部位,而后
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