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馬達故障機理研究模擬實驗臺

來源: 發布時間:2024年11月09日

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:為了解決變分模態分解的參數選取問題并更準確的提取軸承故障特征信息,提出了一種多目標優化變分模態分解(VMD)的軸承故障診斷方法。建立了以信息熵、相關系數和峭度的目標函數以及綜合評價指標,將VMD的參數優化問題轉換成多目標優化的帕累托(Pareto)問題。首先,利用多目標粒子群優化算法(MOPSO)對三個目標函數進行尋優,得到VMD參數組合的比較好Pareto解集;其次,對Pareto解集用綜合評價指標對其進行評價,確定出VMD的比較好參數組合;利用已確定的比較好參數組合對軸承故障信號進行VMD分解,得到若干本征模態分量(IMFs);再利用綜合評價指標選擇出比較好IMF,提取故障特征。仿真信號和實際軸承振動信號分析結果表明所提方法的有效性。關鍵詞:變分模態分解;故障診斷;信息熵;峭度;多目標粒子群優化算法北京故障機理研究模擬實驗臺電話故障機理研究模擬實驗臺是故障機理探索的利器。

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針對以上問題,并根據軸承故障脈沖的周期性、沖擊性以及與原始信號相關性的特點得到VMD參數組合的比較好Pareto解集,再利用綜合評價指標評價選擇比較好的參數組合方案,其次,信號分解并綜合評價選取比較好IMF提取故障特征,***利用仿真信號和實際軸承振動信號分析,驗證了所提方法的有效性。軸承出現故障后,運行過程中會產生周期性的沖擊,其振動信號就越有序,信息熵值也就越小。VMD分解得到的模態分量中,信息熵值越小的模態分量,包含著越多的軸承故障信息,越能反映當前軸承的運行狀態。

    實驗臺的故障數據具有重要的應用價值,主要體現在以下幾個方面:一是用于故障診斷與分析。通過對故障數據的深入研究,可以準確判斷故障發生的原因、位置和類型,為解決實際問題提供依據。二是支持產品改進與優化。故障數據能夠反映出產品設計或制造過程中存在的不足,為進一步提升產品質量和性能提供方向。三是促進技術研發。這些數據可為新的故障防預技術和方法的開發提供靈感和實驗依據,推動相關領域的技術進步。四是確保設備運行安全。及時發現潛在故障危險,采取相應措施,避免故障發生帶來的安全憂患和經濟損失。五是作為制定維護策略的參考。根據故障數據的特點和規律,制定合理的維護計劃和方案,提高設備的可靠性和使用壽命。六是在教育培訓中發揮作用。故障數據可以作為案例用于教學,幫助學生更好地理解故障機理和解決方法。七是為行業標準制定提供數據支持。為相關行業制定統一的故障評判標準和規范提供有力的數據支撐。總之,實驗臺的故障數據是寶貴的資源,其應用對于提高產品質量、確保安全、推動技術發展等都具有重要意義。 怎樣保證故障機理研究模擬實驗臺的實驗數據的準確性和可靠性?

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