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为什么基于振动信号的故障诊断中,采集的信号通常是加速度信号,而不是位移、速度信号呢?
看了一些旋转机械故障诊断的文章,发现采集的信号通常都是加速度信号。自己也用位移信号和加速度信号比较着试了一下,加速度信号做出来的效果的确要好。但是原因???还请知道的大佬指教。
这个取决于分析对象设备情况来定的,目前从物理量上来解释,主要有位移,速度,加速度,而不同物理量对应着不同的故障表现,它们的关系简洁概括如下:
1、位移量适用于低频分析,一般对应着跟设备形变、位移变化相关的故障;
2、速度量适用于中频段分析,一般对应着设备疲劳损伤、点蚀类故障;
3、加速度适用于高频段分析,一般对应着冲击破坏类故障;
https://www.zhihu.com/answer/2615231764
2021-12-10 18:15:00
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分类:算法开发
专栏:故障诊断
2021-12-13 13:17:35
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2021-12-13 13:51:37
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2021-12-04 23:21:00
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机电设备故障诊断
2021-12-09 11:27:13
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1.引言 智能故障诊断(IFD)是指将机器学习理论,如人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)和深度神经网络(DNN)应用于机器故障诊断。这种方法利用机器学习理论,从采集的数据中自适应地学习机器的诊断知识,而不是利用工程师的经验和知识。具体而言,IFD需要构建一个诊断模型,该模型能够自动将收集的数据与机器的健康状态之间的关系连接起来。 机器学习的早期研究可追溯到1950年,1980年左右成为了人工智能的一个重要方向,并于2010年开始得到了广泛的应用。在此期间发明了许多传统理论,如AN...
2021-12-09 11:31:41
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专栏:故障诊断
1.故障诊断方法可分为三个步骤:信号处理、特征提取、模式分类。2.信号处理方法通常包括:时域处理(提取振动信号的相关指标);频域处理(包络谱分析,频谱分析);时频域分析(小波分析,傅里叶变换)3.故障诊断方法:专家系统故障诊断法,模糊故障诊断、灰色关联度故障诊断、神经网络故障诊断、数据融合故障诊断。...
2021-12-09 11:32:32
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本文主要分为四个部分:目录本文主要分为四个部分:1.数据预处理2.使用的CNN框架3.性能评估4.总结
2021-12-09 14:46:03
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1. 故障诊断概念故障诊断主要研究如何对系统中出现的故障进行检测、分离和辨识 , 即判断故障是否发生 , 定位故障发生的部位和种类 , 以及确定故障的大小和发生的时间等 。2. 故障诊断方法故障诊断防范可分为定性分析和定量分析两大类 , 如图 1 所示。 其中 , 定量分析方法又分为基于解析模型的方法和数据驱动的方法 , 后者又进一步包括机器学习类方法、多元统计分析类方法、信号处理类方...
2021-12-13 14:48:01
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2028
分类:算法开发
专栏:故障诊断
一、“六诊”—口问、眼看、耳听、鼻闻、手摸、表测六种诊断方法,简单地讲就是通过“问、看、听、闻、摸、测”来发现电气设备的异常情况,从而找出故障原因和故障所在的部位。前“五诊”是借人的感官对电气设备故障进行有的放矢的诊断,称为感官诊断,又称直观检查法。同样,由于个人的技术经验差异,诊断结果也有所不同。可以采用“多人会诊法”求得正确结论。“表测”即应用电气仪表测量某些电气参数的大小,经过与正常数值对比,来确定故障原因和部位。1、口问当一台设备的电气系统发生故障后,检修人员应和医生看病一样,首先要了解
2021-12-13 16:52:04
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专栏:故障诊断
看看故障诊断研究重点方向在哪?故障诊断总发文量统计如下:前20个主要主题词分布情况:前20个次要主题词分布情况:录用期刊分布:期刊类型:学科分布情况:发文机构分布:基金分布情况:...
2021-12-13 17:11:53
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分类:算法开发
专栏:故障诊断
轴振动,即轴相对于轴承座的相对振动,一般用在大机组的在线上,比如本特立的3300等。安装时是把传感器(多是位移传感器)固定在轴承座上,因此测的是轴相对于轴承座的相对位移,单位多是位移;另一个应该是轴承座振动,即在监测时把传感器(大多数巡检用的便携式数据采集器都是如此,多为加速度传感器)用磁铁固定在轴承座上(没有安装),测的是轴承座的绝对振动。总之,传感器不同,安装方式和位置不同,测量的单位
2021-12-17 09:40:04
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分类:算法开发
专栏:振动信号预处理
故障诊断之基于振动信号的阶比谱分析
2022-05-31 11:08:40
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分类:算法开发
专栏:振动信号预处理
从事设备故障预测与健康管理行业多年的PHM算法工程师(机器医生)、国际振动分析师, 实践、研发和交付的项目涉及“化工、工业机器人、风电机组、钢铁、核电、机床、机器视觉”等领域。专注于工业智能预警系统研发, 通过机理算法和数据驱动算法分析振动信号、音频、DCS、PLC信号、SCADA信号等设备运行状态数据对机器设备进行看病预诊,为机器设备健康运行保驾护航。