讨论:滚动轴承故障分析技术及实现
我最近在做滚动轴承故障分析的题目,查过相关资料发现普遍使用以下几种方法:1、基于STFT(短时傅立叶变换)原理的方法,但识别率低,无法判定故障损坏程度;
2、基于小波分析原理的方法,识别率比较高,也无法判定故障损坏程度;
3、基于PeakVue技术原理,号称专利技术、识别率极高,并且可以判定故障损坏程度。
不知哪位做过该方面的研究,请指点一二。
有实现的事例就最好了:lol :lol :lol
谢谢:handshake 有人看,没人回! 悲哀!
自己顶! 不错,这个大家可以讨论下,偶也学习下,呵呵 通过谱变换做过一点,不过具体实现起来还是太理论了,跟实际的故障联系不是很大,但是还是可以大致推测的。 在http://www.cpubbs.com/bbs/viewthread.php?tid=29928&extra=page%3D1贴中我提出了关于图形识别的问题,其实这些就是我最近对轴承分析的图谱。
有兴趣的可以去看看,在网上大多是MATLAB做的,我用LABVIEW实现了一部分,但是特征图形的识别我不太会做。
比如
第1图的高频信号(黄点标记处)是外圈特征;
第2图的3个波群就是内圈故障的特征;
第3图的30、60、90、120是外圈的基频和倍频;
请帮忙想想该如何识别这些特征,得到判别结果。 别沉!顶!!!!!!!!!!!!!!!!111 哪位有小波包处理程序给一个
uncttm@126.com = WDEN(a,'rigrsure','s','one',4,'dB3');
= WDEN(a,'rigrsure','s','one',4,'dB4');
= WDEN(a,'rigrsure','s','one',5,'dB3');
= WDEN(a,'rigrsure','s','one',5,'dB4');
= WDEN(a,'rigrsure','s','one',4,'haar');
call matlabscript
回复 #7 uncttm 的帖子
我也想要一个,呵呵,不知道老兄有没有啊
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