1、“.....李源李喆武汉船舶设计研问题次缺自适应性的问题等希乐伯特黄变换是新近提出的种非线性非平稳信号的处理方法这种方法突破了傅里叶变换的限制已得到广泛应用但存在边界效应模态混叠等问题数学形态学方法,也是最近提出的种非线性非平稳信号的分析方法,此种方法具有运算简单保相幅值不偏移等优点在,此外,异常振动会导致严重的机械故障,甚至航行事故和经济损失。因此,为了找到故障位臵并及早采取措施,必须建立个完善的船舶机械状态监测和故障诊断系统。机械故障诊断中的振动信号技术研究原稿。时频分析法时域分析法只侧重个角度的参数计算而不能反映信号的本质和全诊断技术。总之,机械故障发生时,在所测量的信号中通常会激励出瞬态信号成分。这种信号成分无论通过信号的时域还是频域分析方法,都无法直接提取瞬态信号成分的特征。时频分析是分析非平稳信号和时变信号这类特殊信号重要工具......”。

2、“.....时域分析和频域分析因其自身的局限,无法取得很好的分析效果,需要使用时间和频率的联合函数来表示信号,即信号的时频表示。针对常用的时频分析振动信号处理方法,总结多种算法的特征和优,不宜在大型旋转机械状态监测和故障诊断中应用。小波变换虽然在机械故障诊断领域得到了成功应用,但由于存在小波基等参数的选择敏感性非自适应性等特点,制约了小波变换的应用性能。此外,小波变换本质上是窗口可调的傅立叶变换,其小波窗内的信号则视为平稳状态,因而没有摆脱重要工具,这为信号中由机械故障所激励的瞬态成分的有效特征提取提供了解决方案。参考文献陈大禧大型回转机械诊断现场实用技术北京机械工业出版社,张思振动测试与分析技术北京清华大学出版社......”。

3、“.....。李源李喆武汉船舶设计研种非线性非平稳信号的处理方法这种方法突破了傅里叶变换的限制已得到广泛应用但存在边界效应模态混叠等问题数学形态学方法,也是最近提出的种非线性非平稳信号的分析方法,此种方法具有运算简单保相幅值不偏移等优点在振动信号的处理中也得到了应用但缺少特性分析其本质内在的规优缺点。根据常见机械设备关键构件的振动特征,选择不同的信号处理和特征提取算法进行分析,以便提高多种构件多类故障的特征提取精度和可靠性。时频分析法时域分析法只侧重个角度的参数计算而不能反映信号的本质和全貌颁域分析法虽能反映信号本质清日不能体现出信号频率局部瞬还没有完全掌握在应用时较多依赖于经验。谱分析仅反映了振动信号整体的统计特性,频谱中无法体现非平稳时频率细节,且频谱分辨率受到限制。时序模型虽然可以推广应用于些非线性非平稳振动信号的特征提取,但应用中建模复杂阶数选择和计算量之间矛盾等问题......”。

4、“.....模式识别则为解决故障诊断问题提供了种简便有效的手段。基于模式识别的故障诊断方法主要分为统计模式识别和句法模式识别两大类,它们在旋转机械故障诊断领域中得到广泛应用。机械故障诊断中的振动信号技术研究原稿。李源李喆武汉船舶设计研自适应特征映射网络作为分类器对旋转机械故障进行研究。基于神经网络的智能诊断方法不仅在机械故障诊断领域得到应用,在其它领域也得到了迅速的发展。但该项技术也存在些不足,如获取大量的训练样本较困难,知识表达方式难于理解,对经验和技巧要求较高及收敛速度慢等问题。机械和句法模式识别两大类,它们在旋转机械故障诊断领域中得到广泛应用。基于模式识别的故障诊断故障诊断实质上是利用被诊断系统运行的状态信息和系统的先验知识进行综合处理,最终得到关于系统运行状况和故障状况的综合评价过程。如果事先对系统可能发生的故障模式进行分类,那么故立叶变换的局限......”。

5、“.....使信号能量时间频率分布很难定量给出。所以说如何正确而全面地提取关键回转部件振动信息仍然是当前大型旋转机械振动信号处理和分析的关键问题。立足当前,就需要探索和发展新的大型旋转机械振动信号分析处理方法及相应的故还没有完全掌握在应用时较多依赖于经验。谱分析仅反映了振动信号整体的统计特性,频谱中无法体现非平稳时频率细节,且频谱分辨率受到限制。时序模型虽然可以推广应用于些非线性非平稳振动信号的特征提取,但应用中建模复杂阶数选择和计算量之间矛盾等问题,制约了该方法的实用院有限公司湖北省武汉市摘要当机械设备的振动信号为非平稳信号和时变信号这类特殊信号时,时域分析和频域分析因其自身的局限,无法取得很好的分析效果,需要使用时间和频率的联合函数来表示信号,即信号的时频表示。针对常用的时频分析振动信号处理方法......”。

6、“.....总之,机械故障发生时,在所测量的信号中通常会激励出瞬态信号成分。这种信号成分无论通过信号的时域还是频域分析方法,都无法直接提取瞬态信号成分的特征。时频分析是分析非平稳信号和时变信号这类特殊信机械故障诊断中的振动信号技术研究原稿障诊断中的振动信号技术研究原稿。基于模式识别的故障诊断故障诊断实质上是利用被诊断系统运行的状态信息和系统的先验知识进行综合处理,最终得到关于系统运行状况和故障状况的综合评价过程。如果事先对系统可能发生的故障模式进行分类,那么故障诊断问题就转化为模式识别问院有限公司湖北省武汉市摘要当机械设备的振动信号为非平稳信号和时变信号这类特殊信号时,时域分析和频域分析因其自身的局限,无法取得很好的分析效果,需要使用时间和频率的联合函数来表示信号,即信号的时频表示。针对常用的时频分析振动信号处理方法,总结多种算法的特征和优于神经网络的故障诊断......”。

7、“.....如采用径向基函数网络概率神经网络模复杂阶数选择和计算量之间矛盾等问题,制约了该方法的实用性,不宜在大型旋转机械状态监测和故障诊断中应用。小波变换虽然在机械故障诊断领域得到了成功应用,但由于存在小波基等参数的选择敏感性非自适应性等特点,制约了小波变换的应用性能。此外,小波变换本质上是窗口可调诊断问题就转化为模式识别问题。而后者则要求诊断对象的每个环节具有明确的输入输出表达关系,诊断时首先通过诊断对象的实际输出与期望输出之间的不致,生成引起这种不致的原因集,然后根据诊断对象领域中的第定律知识及其内部特定的约束关系,采用定的算法,找出可能的故障源。还没有完全掌握在应用时较多依赖于经验。谱分析仅反映了振动信号整体的统计特性......”。

8、“.....且频谱分辨率受到限制。时序模型虽然可以推广应用于些非线性非平稳振动信号的特征提取,但应用中建模复杂阶数选择和计算量之间矛盾等问题,制约了该方法的实用点。根据常见机械设备关键构件的振动特征,选择不同的信号处理和特征提取算法进行分析,以便提高多种构件多类故障的特征提取精度和可靠性。当系统的模型未知或者非常复杂时,模式识别则为解决故障诊断问题提供了种简便有效的手段。基于模式识别的故障诊断方法主要分为统计模式识重要工具,这为信号中由机械故障所激励的瞬态成分的有效特征提取提供了解决方案。参考文献陈大禧大型回转机械诊断现场实用技术北京机械工业出版社,张思振动测试与分析技术北京清华大学出版社,杨叔子等机械设备诊断的理论技术与方法振动工程学报,。李源李喆武汉船舶设计研研究院有限公司湖北省武汉市摘要当机械设备的振动信号为非平稳信号和时变信号这类特殊信号时......”。

9、“.....无法取得很好的分析效果,需要使用时间和频率的联合函数来表示信号,即信号的时频表示。针对常用的时频分析振动信号处理方法,总结多种算法的特征傅立叶变换,其小波窗内的信号则视为平稳状态,因而没有摆脱傅立叶变换的局限,小波基的有限长会造成信号能量的泄露,使信号能量时间频率分布很难定量给出。所以说如何正确而全面地提取关键回转部件振动信息仍然是当前大型旋转机械振动信号处理和分析的关键问题。立足当前,就需机械故障诊断中的振动信号技术研究原稿院有限公司湖北省武汉市摘要当机械设备的振动信号为非平稳信号和时变信号这类特殊信号时,时域分析和频域分析因其自身的局限,无法取得很好的分析效果,需要使用时间和频率的联合函数来表示信号,即信号的时频表示。针对常用的时频分析振动信号处理方法,总结多种算法的特征和优振动信号的处理中也得到了应用但缺少特性分析其本质内在的规律还没有完全掌握在应用时较多依赖于经验......”。