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文檔簡介
1、隨著我國經(jīng)濟(jì)建設(shè)和科學(xué)研究事業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展,篩分機(jī)械設(shè)備所涉及的領(lǐng)域與應(yīng)用變得越來越廣泛,對于有原材料生產(chǎn)以及應(yīng)用的領(lǐng)域,都可以看到篩分機(jī)械設(shè)備,而在這些篩分機(jī)械設(shè)備中,最常見和常用的設(shè)備就是振動篩。在煤炭工業(yè)部門、水利水電部門、交通工業(yè)部門、化工部門甚至在環(huán)衛(wèi)部門都已經(jīng)應(yīng)用到了振動篩。可以看出振動篩在各個行業(yè)部門起著至關(guān)重要的作用。而振動篩的軸承部分對于振動篩的正常工作有著重要的作用,其工況不僅影響該機(jī)器設(shè)備本身的安全穩(wěn)定運(yùn)行,而且還
2、會對后續(xù)生產(chǎn)造成直接影響,故障嚴(yán)重時會造成重大經(jīng)濟(jì)損失,甚至造成機(jī)毀人亡的事故,因此對軸承進(jìn)行故障檢驗(yàn)技術(shù)與分析技術(shù)顯得更加迫切。
故障診斷技術(shù)是一門新發(fā)展的科學(xué)領(lǐng)域,還沒有形成較為完整的科學(xué)體系。因此對研究的目的、內(nèi)容范疇的理解,往往與工程應(yīng)用背景,乃至工程技術(shù)人員的專業(yè)不同而有很大的差異,所以對現(xiàn)有的故障理論方法還有一些不足之處與難題,而最關(guān)鍵也是最困難的問題之一就是故障特征信號的特征提取??梢赃@么說,特征提取是當(dāng)前故障診
3、斷方面中的一個瓶頸問題,它對于故障診斷的準(zhǔn)確性和早期預(yù)報的可靠性有著很大的關(guān)系。而盲源分離理論為振動信號的處理、故障診斷的識別提供了積極地方法。
但是正如其他算法一樣,它也有自身的限制,其一就是觀測數(shù)必須大于振動源數(shù),如果不能滿足這一前提條件,那么分離最終會造成失敗。針對這一限制,本文提出了基于集合平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的盲源分離算法(EEMD-BSS),該算法能很好的克制這一限制,使得在觀測數(shù)小于振動源數(shù)的情況下也能較好的分離出故
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