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公开(公告)号:CN119533932A
公开(公告)日:2025-02-28
申请号:CN202411588844.2
申请日:2024-11-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01M13/028 , G06F18/2131
Abstract: 本发明的目的在于提供一种基于改进谱峭度分析的齿轮故障特征提取方法,属于齿轮故障诊断领域。包含冲击成分分析‑频段权重设定‑提取故障特征三个部分,首先对给定窗函数内的振动信号进行短时傅里叶变换,对于不同频段计算各自的谱峭度;对振动信号进行时域平均处理,得到齿轮转频相关信号,计算其功率谱以及功率谱中不同频段的能量占比并依此设定对应频段谱峭度的权重值,汇总形成加权谱峭度图;最终采用Hilbert变换进行包络谱分析,提取故障特征,确定齿轮故障发生的位置。本发明减小了干扰信号对故障冲击频段选取带来的影响,从而提高了故障特征提取的准确性,适用于早期故障状态下的特征提取与故障位置判断。
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公开(公告)号:CN119026330A
公开(公告)日:2024-11-26
申请号:CN202411036873.8
申请日:2024-07-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/20 , F02B77/08 , F02B75/18 , G06F18/10 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于EKF(extended Kalman filter,扩展卡尔曼滤波)的多缸发动机瞬时转速实时观测方法,属于多缸发动机状态监测领域,本发明根据多缸发动机曲轴瞬时转速特性,引入了三个状态变量,提出了一种新的非线性状态空间模型。同时针对工程应用中传感器噪声、不确定性干扰等问题,将测量噪声和模型不确定性考虑到模型中,基于非线性模型的扩展卡尔曼滤波方法,利用测量转速与估计转速之间的差异进行实时反馈和滚动优化,从而实时准确地估计发动机的瞬时速度,实现发动机瞬时转速的在线实时观测。
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