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主题

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机构

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作者

  • 9 篇 徐小力
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语言

  • 176 篇 中文
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基于自适应径向Sinc核的轴承故障研究
基于自适应径向Sinc核的轴承故障研究
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2018年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十六届全国设备故障诊断学术会议、第十八届全国设备监测与诊断学术会议、2018年全国设备诊断工程会议
作者： 杨晓飞 李志农 朱明 南昌航空大学无损检测教育部重点实验室 南昌330063
传统的基于时频分析的轴承故障诊断方法主要采用固定的核函数,并不能满足非平稳信号的自适应性要求.针对此不足,在参考了自适应优化核的设计准则之后,提出了一种自适应径向Sin核函数时频分析的轴承故障诊断方法.该方法能够解决传统轴承... 详细信息
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基于VMD-SVD的马田系统滚动轴承初始故障诊断
基于VMD-SVD的马田系统滚动轴承初始故障诊断
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2018年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十六届全国设备故障诊断学术会议、第十八届全国设备监测与诊断学术会议、2018年全国设备诊断工程会议
作者： 李强 剡昌锋 王伟 兰州理工大学机电工程学院 兰州730050
针对早期微弱故障信号容易被强背景噪声湮没,振动信号的不同特征参数对初始故障敏感度有差异,及单一特征参数无法准确估计初始故障的问题,提出了一种基于VMD-SVD的马田系统滚动轴承初始故障诊断方法.首先利用变分模态分解(VMD)对振动信... 详细信息
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EMD-ICA在齿轮箱复合故障诊断中的应用
EMD-ICA在齿轮箱复合故障诊断中的应用
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2018年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十六届全国设备故障诊断学术会议、第十八届全国设备监测与诊断学术会议、2018年全国设备诊断工程会议
作者： 陆一鹤 郝如江 吴肇中 石家庄铁道大学机械工程学院 石家庄050043
针对齿轮箱传动过程过程中多级传动相互干扰,微弱故障容易被噪声湮没问题,提出一种基于经验模式分解(EMD)和独立分量分析(ICA)的齿轮箱复合故障诊断方法,通过将EMD分解后的本征模函数(IMF)作为ICA方法中的虚拟通道,解决了对单一采样信... 详细信息
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基于PCA-HMM的回转支承微弱信号故障诊断
基于PCA-HMM的回转支承微弱信号故障诊断
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2018年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十六届全国设备故障诊断学术会议、第十八届全国设备监测与诊断学术会议、2018年全国设备诊断工程会议
作者： 陈捷 潘裕斌 孙炎平 王华 南京工业大学机械与动力工程学院 南京210086 江苏金风科技有限公司 盐城224100
回转支承是大型旋转机械中重要的连接部件,由于其低速、重载的特点,信号微弱且受大量干扰,从回转支承原始振动信号中提取出有效的故障特征是对回转支承进行故障诊断的前提.本文采用时域分析和小波包能量提取回转支承振动信号的特征向量... 详细信息
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基于生物免疫系统智能机理的在线学习故障诊断方法研究
基于生物免疫系统智能机理的在线学习故障诊断方法研究
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2018年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十六届全国设备故障诊断学术会议、第十八届全国设备监测与诊断学术会议、2018年全国设备诊断工程会议
作者： 李栋 霍莹 王小兵 张浩 蔡思雅 常州大学石油工程学院 江苏常州213164
众多智能故障诊断方法都是通过离线训练和在线诊断完成的,无法适应持续动态变化的环境.在挖掘生物免疫系统智能机理的基础上,构建能描述状态空间边界形状及其动态变化规律的边界元素.借鉴图形学理论,使用具有故障类型属性的边界元素与... 详细信息
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盲源分离中的变分贝叶斯隐Markov模型方法研究
盲源分离中的变分贝叶斯隐Markov模型方法研究
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2018年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十六届全国设备故障诊断学术会议、第十八届全国设备监测与诊断学术会议、2018年全国设备诊断工程会议
作者： 章熙琴 李志农 涂靖之 南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室 南昌330063
在故障诊断中,传统静态ICA方法在进行盲源分离时,由于忽略信号中的时序信息,对动态时序信号的分离效果不理想.为此,提出了一种基于变分贝叶斯隐Markov模型(VbHMM)的故障源分离方法.通过将隐Markov模型(HMM)引入到变分贝叶斯独立分量分析... 详细信息
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基于ART2神经网络应用于齿轮箱智能故障诊断的改进
基于ART2神经网络应用于齿轮箱智能故障诊断的改进
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2018年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十六届全国设备故障诊断学术会议、第十八届全国设备监测与诊断学术会议、2018年全国设备诊断工程会议
作者： 吴肇中 郝如江 金治彬 石家庄铁道大学机械工程学院 石家庄050043
对于自适应共振(Adaptive Resonance Theory2,ART2)神经网络在分类时存在只选择输出值最大的神经元,以及噪声对结果影响较大的缺点,提出了一种结合小波软阈值和K-means算法的ART2神经网络分类方法.首先采用小波软阈值将信号降噪,再将降... 详细信息
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基于本征峭度函数和Libsvm的轴承故障识别方法
基于本征峭度函数和Libsvm的轴承故障识别方法
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2018年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十六届全国设备故障诊断学术会议、第十八届全国设备监测与诊断学术会议、2018年全国设备诊断工程会议
作者： 李石 董方 王华庆 北京化工大学机电工程学院 北京100029
为了有效提取轴承故障信号特征,实现轴承典型故障类型的有效识别,提出了基于峰峰值和Hankel矩阵构造的本征峭度函数特征提取方法,结合Libsvm算法实现了轴承典型故障的识别.首先,将基于信号的峰峰值特征,构建峰峰值特征波形,实现原始信... 详细信息
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基于奇异值分解的滚动轴承特征提取方法
基于奇异值分解的滚动轴承特征提取方法
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2018年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十六届全国设备故障诊断学术会议、第十八届全国设备监测与诊断学术会议、2018年全国设备诊断工程会议
作者： 邓刚 王奉涛 刘晓飞 薛宇航 王洪涛 大连理工大学机械工程学院 辽宁大连116024
为了提取更为有效的滚动轴承故障特征,提出了奇异值分解(SVD)与经验模态分解(EMD)、小波包分解(WPD)相结合的特征提取方法.首先采用EMD或WPD方法分析滚动轴承振动信号,并用得到的分量构造Hankel矩阵;然后对构造的矩阵进行奇异值分解,并... 详细信息
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基于MFDFA与二分K均值的轴承复合故障识别方法
基于MFDFA与二分K均值的轴承复合故障识别方法
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2018年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十六届全国设备故障诊断学术会议、第十八届全国设备监测与诊断学术会议、2018年全国设备诊断工程会议
作者： 袁洪芳 马若桐 穆坤 北京化工大学信息科学与技术学院 北京100029
针对滚动轴承复合故障难以识别的问题,提出了一种基于多重分形去趋势波动分析(MFDFA)与二分k均值(BK)的滚动轴承复合故障识别方法.首先,采用多重分形去趋势波动分析方法得到振动信号的hurst指数谱、质量指数谱与多重分形奇异谱,分析振... 详细信息
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