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噪聲信號的聲源檢測與故障診斷

   1.功率譜密度分析與相關函數分析
 
    根據設備發出的噪聲信號進行在線聲源檢測與故障診斷是一項很有價值的研究課題,功率譜密度分析與相干函數分析是聲源儉測與故障診斷中較經典的兩種信號分析方法。
 
    功率譜密度函數不僅能夠反映出信號的頻率結構,而民也表示出各頻率成分所占的比重和數值。根據機械設備不同零部件產生噪聲的機理和特征,結合功率譜分布結構,就可以判別出機械的各主要噪聲源及其頻率和能量情況,從而為噪聲控制提供科學依據。機械發生故障時,噪聲的頻率特性和能量分布會出現不同程度的變化.據此在不停機、不解體的情況下,就可以推知設備的故障部位、故障原因及其嚴重程度。
 
    2.小波技術應用于聲源檢測與故障診斷
 
    小波技術應用于聲源識別故障診斷具體的途徑概括起來有以下三種:
 
    第一,從泛函分析的角度來看,小波分析也就是把信號分解“投影”到由小波函數構成的函數基空間上,在“投影”過程中,與小波函數相似的信號將取得較大的投影值。如果選擇小波分析的母函數與間歇性的故障信號相似,則在小波變換結果上對應于故障發生位置就會有一個極大值出現,因此就可以檢測出噪聲信號中突變發生的位置和性質,進而進行檢測與診斷。
 
    第二,利用小波的多分辨率分析特性,比較正常信號與故障信號在各分解層上的能量變化情況,以此來分析出故障特征頻率的范圍,再結合具體設備的結構和參數,進而推知可能的故障原因和程度。
 
    第三,根據具體設備情況和先驗知識,首先分析估計所有可能出現噪聲異常的故障原因及故障特征頻率,并利用小波包方法對采集到的噪聲信號進行逐層分解;然后保留故障特征頻率所在的頻段(將其他頻段置零)進行重構;最后對重構而成的信號進行譜分析,觀察譜圖中是否存在某故障特征頻率及其倍頻成分,以此來確定具體的故障原因。

 

 

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