2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、<p><b>  翻譯部分</b></p><p><b>  中文譯文</b></p><p>  滾柱軸承初始故障診斷的方法</p><p>  ------根據(jù)小波的變換交互作用過(guò)濾和Hilbert變換</p><p>  摘自(國(guó)際設(shè)備工程與管理)期刊</p>&l

2、t;p>  曾慶虎、仇靜、劉關(guān)軍</p><p>  學(xué)院:機(jī)電工程學(xué)和自動(dòng)化,國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué),</p><p>  長(zhǎng)沙 410073, P、 R. 中國(guó)</p><p><b>  摘要:</b></p><p>  噪聲是初始滾動(dòng)軸承故障診斷結(jié)果不準(zhǔn)確最大的障礙; 根據(jù)小波的變換交互作用過(guò)濾和Hilbe

3、rt變換,一個(gè)新的診斷滾動(dòng)軸承初始故障的方法被提議。</p><p>  首先,微弱的故障信息特點(diǎn)利用小波的一個(gè)降低噪音的特征變換交互作用過(guò)濾作為Hilbert信封分析的預(yù)處理,從滾柱軸承的故障感應(yīng)信號(hào)拾取信號(hào)</p><p>  然后,為了得到故障特征頻率,降低了噪音的高頻信號(hào)中小波系數(shù)利用Hilbert信封光譜進(jìn)行分析。</p><p>  仿真信號(hào)和診斷實(shí)例分

4、析結(jié)果顯示:提出的方法比在降低干擾的和凈化的滾柱軸承初始故障中直接小波Hilbert系數(shù)轉(zhuǎn)換有效。</p><p>  關(guān)鍵詞: 小波交互作用過(guò)濾; Hilbert變換; 信封光譜‘ 故障診斷;滾柱軸承</p><p><b>  1、概述:</b></p><p>  滾柱軸承頻繁地是被應(yīng)用在大多數(shù)旋轉(zhuǎn)電機(jī)中。 他們的運(yùn)行質(zhì)量影響到設(shè)備的工作

5、成績(jī)。 當(dāng)前,普遍用于診斷滾柱軸承缺點(diǎn)的方法包括FFT光譜分析和高頻率解調(diào)分析,但二個(gè)方法都有缺陷。</p><p><b>  原因是:</b></p><p>  (1)軸承故障振動(dòng)信號(hào)通常有不穩(wěn)定的特征; </p><p>  (2)滾柱軸承初始故障的特點(diǎn)信息是微弱的,并且工作環(huán)境是充滿(mǎn)了噪聲; 特征信息淹沒(méi)在噪聲中從而難以辨認(rèn)。那么如何

6、拾取故障特征信息和如何增加信號(hào)噪聲比率是為診斷滾柱軸承初始故障的關(guān)鍵技術(shù)。小波分析在80年代來(lái)了。 從那以后,人們開(kāi)始使用小波分析處理振動(dòng)信號(hào)并且達(dá)到了一些有利作用。幾乎所有的方法都使用小波變換(WT)或小波口袋變換(WPT)直接地拾取故障特征,但當(dāng)工作環(huán)境充滿(mǎn)強(qiáng)烈的噪聲時(shí),這不是理想的。原因是故障信號(hào)被噪音淹沒(méi)再每個(gè)頻率渠道。小波變換交互作用過(guò)濾(WTCF)根據(jù)以下事實(shí):尖銳的邊緣有大信號(hào)在小波標(biāo)度,并且噪聲將在此標(biāo)度快速的消失;尖銳

7、的和重要的特征可以從噪聲中獲得,并且根據(jù)門(mén)限檢查消除噪聲; WTCF小波系數(shù)噪聲信號(hào)比率明顯高于WT小波系數(shù)。當(dāng)壓制噪聲和小鋒利的特點(diǎn),在幾個(gè)毗鄰標(biāo)度削尖并且提高邊緣和重大特性,小波系數(shù)直接空間交互作用; 在本文,根據(jù)WTCF的和Hilbert變換,一個(gè)診斷滾柱軸承初始故障的新的方法被提議。首先,利用WTCF的一個(gè)降低噪音的特征作為Hilbert信封分析的預(yù)處理,微弱的故障信息特點(diǎn)從滾柱軸承故障振動(dòng)信號(hào)被拾取。然后,為了得到故障特征頻率

8、,降低噪</p><p>  2、小波轉(zhuǎn)換交互作用過(guò)濾</p><p>  小波變換交互作用過(guò)濾(WTCF),降低噪音的想法是根據(jù)以下事實(shí)的:在許多小波標(biāo)度尖銳的邊緣有大信號(hào),并且噪聲將快速地在小波標(biāo)度消除; 當(dāng)壓制噪聲和小鋒利的特點(diǎn)時(shí),在幾個(gè)毗鄰標(biāo)度削尖并且提高邊緣和重大特點(diǎn),小波系數(shù)的直接空間交互作用。邊緣和重大特點(diǎn)可以從噪聲得到,并且根據(jù)門(mén)限檢查消除噪聲。WTCF小波系數(shù)信號(hào)噪聲比率

9、明顯高于WT小波系數(shù)。WTCF具有容易實(shí)施和強(qiáng)烈的特征,并且它可以是信號(hào)處理用于拾取機(jī)械設(shè)備初始故障特性的工具。 我們?cè)趲讉€(gè)毗鄰標(biāo)度,使用小波變換內(nèi)容的直接空間交互作用Corrl (m,n)準(zhǔn)確地查出邊緣或其他重大特征的地點(diǎn)。</p><p>  Y (m + i, n) , n = 1, 2?, N [1]</p><p>  這里N表示一個(gè)離散信號(hào)的點(diǎn)數(shù)字,n是翻譯索引

10、,m是標(biāo)度索引,Y表示小波變換數(shù)據(jù),i是在涉及到直接增殖的標(biāo)度數(shù)量,m<M-l + i 并且M是在標(biāo)度上的總數(shù)。</p><p>  通常,我們選取l = 2。對(duì)于限于一定區(qū)域的信號(hào),邊緣或其他重大特征允許噪音背景被消除。當(dāng)壓制噪聲和小鋒利的特點(diǎn)時(shí),在幾個(gè)標(biāo)度削尖并且提高主要邊緣,邊緣探測(cè)數(shù)據(jù)的直接空間交互作用。</p><p>  在本文,提出的算法利用交互作用特征從噪聲中拾起重大

11、特性。 算法簡(jiǎn)要地被描述如下: 被過(guò)濾的數(shù)據(jù)指Yf,所有元素的初始化是零。</p><p>  (1)、為每個(gè)小波標(biāo)度m計(jì)算交互作用Corr2 (m,n)得到改進(jìn)的重要特性和被壓制的噪聲。</p><p>  (2)、重新調(diào)節(jié)受力{Corr2 (m,n)}相對(duì){Y (m,n)},并且得到</p><p>  新的Corr2 (m,n) = Corr2 (m, n)

12、 [2]</p><p>  這里:PY (m ) = [3]</p><p>  PCorr2 (m ) = [4]</p><p>  PY (m)是第m次標(biāo)度小波系數(shù),并且PCorr2 (m)是Corr2 (m, n)的第m次受力值。</p><p>  

13、(3)、如果新的|Corr2 (m, n) | ≥| Y (m,n),我們接受點(diǎn)作為邊緣。把Y (m, n)賦值給Yf,并且重新設(shè)置Y (m,n)和Corr2 (m,n)為0。否則,我們假設(shè)Y (m, n)是由噪聲導(dǎo)致的</p><p>  然后保留Y (m,n)和Corr2 (m,n)。</p><p>  (4) 回歸到(1),重覆(2)和(3)直到Y(jié) (m, n)的力值與以一些基準(zhǔn)噪

14、音力量在第m次小波標(biāo)度關(guān)聯(lián)的門(mén)限比率th (m)是幾乎相等的。力值正?;绦颉?shù)據(jù)值比較和邊緣信息提取這些在</p><p>  Y (m, n)可以被重復(fù)多次直到在第m次小波標(biāo)度。</p><p>  無(wú)法提取數(shù)據(jù)點(diǎn)的力值與一些基準(zhǔn)噪音力值是幾乎相等的</p><p>  在過(guò)程的開(kāi)始,估計(jì)基準(zhǔn)噪音是必要的。 實(shí)際上,通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析,我們發(fā)現(xiàn)許多噪聲將被提取作為邊緣

15、,為了避免這樣,我們成倍增加 | Y (m, n) | 由質(zhì)量λ (m) ≥1和強(qiáng)使只有當(dāng)新的 | Corr2 (m, n) | ≥λ (m) | Y (m, n) | 能被我們提取Y (m, n)作為邊緣。</p><p>  3、根據(jù)小波的變換交互作用過(guò)濾和Hilbert變換診斷滾動(dòng)軸承初始故障的方法</p><p>  通過(guò)WTCF降低噪音獲取的高頻率標(biāo)度小波系數(shù)可能不僅劃分滾柱軸承

16、缺點(diǎn)變化的振動(dòng)信號(hào),更加重要的是,它保留了時(shí)間信息,時(shí)間信息映射了反復(fù)頻率和他們改變的規(guī)則并且包括滾柱軸承故障信息。為了有效地獲得故障信息,它需要在高頻率小波系數(shù)標(biāo)度做Hilbert變換,然后做信封光譜分析。過(guò)程為診斷滾柱軸承初始缺點(diǎn)根據(jù)WTCF的和Hilbert變換被劃分成二個(gè)階段。</p><p>  基于小波變換交互作用過(guò)濾 (WTCF)降低噪音的想法,當(dāng)壓制噪聲和小鋒利的特點(diǎn)時(shí),在幾個(gè)毗鄰標(biāo)度削尖并且提高

17、邊緣和重大特點(diǎn),小波系數(shù)的直接空間交互作用。邊緣和重大特點(diǎn)可以從噪聲得到,并且根據(jù)門(mén)限檢查消除噪聲。WTCF小波系數(shù)信號(hào)噪聲比率明顯高于WT小波系數(shù)。高頻率標(biāo)度小波系數(shù)d1(t),由WTCF降低噪音,由Hilbert處理。</p><p><b>  4、仿真分析</b></p><p>  得到如下分析的數(shù)據(jù): </p><p>  (1)、

18、120赫茲沖動(dòng)火車(chē)仿效通過(guò)振動(dòng)有一個(gè)故障點(diǎn);</p><p>  (2)、3000赫茲的調(diào)波以指數(shù)衰變仿效已激發(fā)的固有頻率增加;</p><p>  (3)、20赫茲和130赫茲二個(gè)低組分頻仿效因素例如失配、不同心度,機(jī)械松散性等,并且增加;</p><p>  (4)、強(qiáng)的白色高斯噪聲增加仿效環(huán)境擾亂。樣品頻率是16384赫茲。</p><p&

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