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徐福健

作品数：6 被引量：41H指数：3
供职机构：大连理工大学机械工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
相关领域：机械工程电子电信更多>>

合作作者

文献类型

  • 5篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 6篇机械工程
  • 3篇电子电信

主题

  • 4篇信号
  • 3篇时频
  • 2篇信号处理
  • 2篇时频分析
  • 2篇频分
  • 2篇盲源分离
  • 2篇故障特征
  • 1篇信号滤波
  • 1篇信号重构
  • 1篇旋转机械
  • 1篇压缩机
  • 1篇叶轮
  • 1篇随机共振
  • 1篇特征提取
  • 1篇欠定
  • 1篇欠定盲源分离
  • 1篇轴承
  • 1篇小波
  • 1篇小波变换
  • 1篇离心式

机构

  • 6篇大连理工大学
  • 1篇山东大学

作者

  • 6篇徐福健
  • 5篇李宏坤
  • 3篇张学峰
  • 2篇张晓雯
  • 1篇练晓婷
  • 1篇汪寅虎
  • 1篇于刚

传媒

  • 3篇机械工程学报
  • 2篇振动工程学报

年份

  • 1篇2017
  • 2篇2016
  • 1篇2015
  • 2篇2014
共 6 条 记 录，以下是 1-6
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排序方式：
利用小波尺度谱同步平均的时频脊故障特征提取被引量：2
2015年
旋转机械的早期故障特征微弱,容易受到噪声的干扰,不容易准确识别。小波尺度谱存在受噪声干扰影响大、高频部分频率分辨率低等缺点,对小波尺度谱进行重排可以提高其时频聚集性。为此,结合小波尺度谱同步平均和小波脊线分析的优点,提出了基于时频脊线特征提取方法。首先对多周期的振动信号进行小波连续变换,并重排小波尺度谱;再根据信号的周期性,对尺度谱进行同步平均;最后提取同步平均后的尺度谱小波脊线,计算信号的包络幅值并进行频谱分析,最终提取出弱故障特征。通过仿真和实例验证了本方法的有效性,为旋转机械的早期故障诊断提供了新方法。
李宏坤徐福健高巧红汪寅虎
关键词：故障诊断旋转机械
基于时频分析的滚动轴承微弱故障信息增强方法研究
轴承作为现代工业中的一种基础零部件，使用非常广泛。轴承失效时会导致整个机械设备停止运行，甚至出现机械设备的二次破坏，造成经济损失和安全事故。如果，我们在轴承发生故障的早期阶段，就能检测到故障的产生并实现预警，那么就可以有...
徐福健
关键词：轴承故障检测信号处理
利用随机共振的叶片裂纹微弱信息增强方法被引量：12
2016年
离心式压缩机叶片作为压缩机内最重要部件,长期承受周期性振动和流动诱使激励的作用。而叶片的故障将对压缩机的运行以及现场安全可靠性有严重的影响,因此如何有效地识别压缩机叶片裂纹早期故障显得尤为重要。由于叶片裂纹故障属于低频微弱故障,通常被调制到叶片通过频率处,但是故障频率难以识别,清晰度较低。首先在叶片通过频率处进行信号滤波,然后应用Woods-Saxon and Gaussian Potential随机共振模型对特征频率进行加强,从而得到叶片裂纹故障频率。通过在叶片裂纹附近安装压力脉动传感器,利用压力脉动信号对叶片裂纹信息进行监测。实现模拟叶片裂纹的信号测试,验证了WSG随机共振模型在叶片裂纹早期故障识别中的有效性以及可靠性。同时通过应变试验进行验证此方法的有效性。
李宏坤张晓雯贺长波徐福健张学峰
关键词：信号滤波随机共振
利用稀疏盲源分离方法的叶片裂纹特征提取被引量：3
2017年
叶轮是离心压缩机的核心部件,实现压缩机叶片裂纹早期故障识别在工业生产中具有非常重要的意义。有裂纹的叶片的异常振动会直接反映到流体的压力脉动中。然而实际中由叶片裂纹造成的异常振动非常小,使得压力脉动中的故障信息非常微弱,导致故障频率难以识别。先利用稀疏盲源分离方法对离心压缩机扩压器处的压力脉动信号进行处理,然后对分离的信号进行包络分析,最后提取出故障特征频率,实现了离心压缩机叶轮叶片裂纹故障检测,可以对叶轮状态进行长期实时监测。
李宏坤贺长波于刚徐福健
关键词：信号处理欠定盲源分离
连续小波最优重构尺度确定方法与故障早期识别被引量：11
2014年
旋转设备的微弱故障特征信息提取对于故障的早期预警具有重要意义,连续小波可以通过变换对信号实现多尺度细化分析,能够在不同的尺度上描述信号的局部特征,因此有利于微弱故障信号的检测。不同尺度上的信号重构对于设备的故障特征表示并不相同,为此提出一种基于连续小波变换的微弱特征提取新方法。对信号采用连续小波进行分解,应用小波熵来选择最优的尺度进行信号重构,并对重构信号进行包络谱分析;根据提取的特征频率来确定故障的种类。通过仿真信号和滚动轴承故障信号的微弱特征提取进行方法的验证分析。研究表明基于连续小波最优尺度重构方法能够有效地对微弱特征进行提取。
李宏坤刘洪轶徐福健张晓雯张学峰
关键词：连续小波变换信号重构
基于时频分析的欠定信号盲分离与微弱特征提取被引量：14
2014年
盲源分离对于多振源信号的故障诊断与识别是一种有效的方法,但是传统的盲源分离算法都是针对观察信号大于或等于源信号的情况,但对于观察信号小于源信号的欠定盲分离问题,这在很大程度上制约了盲源分离的实际应用。通过应用经验模式分解和时频分析对非平稳信号分析的优势,提出基于时频分析的欠定盲源分离方法进行设备微弱特征提取。对振动信号进行经验模式分解,并根据分解得到的内蕴模式分量估计源信号个数并选择最优的观察信号,将振动信号与选择的最优观察信号组成新的观察信号进行基于时频分析的盲源分离,通过对仿真信号和齿轮箱实测信号进行验证分析。并与基于独立分量分析的盲源分离算法进行对比,研究表明基于时频分析的盲源分离对混合信号具有更好的分离效果,能够较好地对微弱特征进行提取。
李宏坤张学峰徐福健刘洪轶练晓婷
关键词：盲源分离时频分析经验模式分解
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