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机构

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  • 6 篇 北京建筑大学
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  • 5 篇 国防科技大学
  • 5 篇 兰州理工大学
  • 5 篇 清华大学
  • 5 篇 上海交通大学
  • 5 篇 北京航空航天大学
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  • 4 篇 石家庄铁道大学
  • 4 篇 陆军装甲兵学院
  • 4 篇 南昌航空大学
  • 4 篇 火箭军工程大学
  • 4 篇 中国科学技术大学
  • 3 篇 东南大学
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作者

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  • 3 篇 薛红涛

语言

  • 176 篇 中文
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多点复合故障滚动轴承动力学建模和振动特性研究
多点复合故障滚动轴承动力学建模和振动特性研究
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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： 王凯 剡昌锋 王风涛 常斌全 兰州理工大学机电工程学院 兰州730050 兰州理工大学能源与动力工程学院 兰州730050
径向载荷作用下滚动轴承内部的复合故障激励的振动信号比较复杂,为了揭示内外圈两点故障所诱发的振动机理,建立了多点复合故障滚动轴承动力学模型.考虑轴、轴承座、谐振的集中质量对轴承振动的影响,加入滚动体经过缺陷引起的时变位移和... 详细信息
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基于一维卷积神经网络的滚动轴承故障诊断
基于一维卷积神经网络的滚动轴承故障诊断
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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： 李红梅 黄晋英 冀树伟 庞宇 中北大学计算机与工程控制学院 太原030024 中北大学机械工程学院 太原030024
机械设备日趋复杂化、智能化造成实时监测系统的数据采集量剧增,依靠先验知识和专家经验的传统故障诊断方法在特征提取方面已显得力不从心,深度学习在特征提取和大数据处理方面有明显优势.采用深度学习方法,提出基于一维深度卷积神经网... 详细信息
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基于变分模式分解和频域相似性的螺栓松动识别
基于变分模式分解和频域相似性的螺栓松动识别
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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： 郭燕飞 张周锁 宫腾 曹建斌 杨文展 西安交通大学机械工程学院 西安710049 太原科技大学电子信息工程学院 太原030024 西安交通大学机械工程学院 西安710049
螺栓连接结构在军工和民用领域的应用越来越广,其健康状态关系到整套设备的安全运行,因此识别其运行状态至关重要.针对粘弹夹层结构螺栓松动的识别难题,提出频谱相关系数指标,并将它与变分模式分解(Variational Mode Decomposition,VMD... 详细信息
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基于全矢LCD-KICA的滚动轴承特征提取
基于全矢LCD-KICA的滚动轴承特征提取
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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： 张炎磊 董辛旻 王鸣明 庞博 郑州大学振动工程研究所 郑州450001
针对在工程实际中单通道滚动轴承故障信号的特征提取信息不全面、不准确等问题,提出了一种基于全矢谱(Full Vector Spetrum,FVS)技术的局部特征尺度分解(Local Characteristic-Scale Decomposition,LCD)和核独立分量分析(Kernel Indepen... 详细信息
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基于DBNs的齿轮传动系统故障诊断的研究
基于DBNs的齿轮传动系统故障诊断的研究
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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： 陈保家 刘浩涛 赵春华 肖文荣 陈法法 三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室 湖北宜昌443002 三峡大学机械与动力学院 湖北宜昌443002
针对齿轮传动系统中齿轮等零部件易出现故障或失效等问题,提出了一种基于深度学习理论的齿轮传动系统故障诊断方法.首先利用深度置信网络(Deep Belief Networks,DBNs)网络强大的特征自提取能力,对齿轮传动系统的振动信号进行特征提取,... 详细信息
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铁路机车牵引电机滚动轴承健康状态评估方法
铁路机车牵引电机滚动轴承健康状态评估方法
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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： 刘一龙 张兴武 武靖耀 陈雪峰 西安交通大学机械工程学院 西安710049
牵引电机滚动轴承是铁路机车传动系统中影响运行安全的关键部件,针对健康状态指标构造以及定量预警两类核心技术,首先,提出了一种基于最大谱峭度的包络提取方法以及状态指标构造方法,克服故障冲击信号信噪比低、轴承故障特征无法准确提... 详细信息
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基于IEWT和Teager能量算子的滚动轴承故障诊断方法
基于IEWT和Teager能量算子的滚动轴承故障诊断方法
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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： 李政 张炜 明安波 秦朝烨 王天杨 褚福磊 清华大学机械工程系 北京100084 火箭军工程大学 西安710025 火箭军工程大学 西安710025 清华大学机械工程系 北京100084
针对经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)对滚动轴承早期微弱故障诊断的不足,提出一种基于改进EWT与Teager能量算子分析相结合的早期故障识别方法.首先采用改进EWT方法对原信号进行频段划分,获得一系列含故障信息的信号分量... 详细信息
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一种具有良好抗噪能力的滚动轴承故障诊断模型
一种具有良好抗噪能力的滚动轴承故障诊断模型
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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： 陈徽鹏 胡茑庆 程哲 张伦 张宇 国防科技大学智能科学学院 长沙410072 国防科技大学装备综合保障技术重点实验室 长沙410072 国防科技大学智能科学学院 长沙410072 国防科技大学装备综合保障技术重点实验室 长沙410072 军事交通学院汽车士官学校 安徽蚌埠233011
近年来,使用机器学习技术的智能故障诊断算法取得了巨大的成功.但由于在实际应用中,工作环境中的噪声不可避免,智能故障诊断方法的性能下降非常严重.针对这个问题,提出了一种基于卷积自动编码器的滚动轴承故障诊断模型,从频域信号对故... 详细信息
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基于EWT和DRN的压裂车动力系统故障诊断方法
基于EWT和DRN的压裂车动力系统故障诊断方法
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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： 杜小磊 陈志刚 张俊玲 钟新荣 卢宁 北京建筑大学机电与车辆工程学院 北京100044 北京建筑大学机电与车辆工程学院 北京100044 北京市建筑安全监测工程技术研究中心 北京100044 中石油川庆钻探长庆井下技术作业公司 西安721001
针对压裂车动力系统野外工作时振动信号的强时变性和强噪声特性,提出了一个基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)和深度残差网络(Deep Residual Net,DRN)的故障诊断模型.根据该模型对2000型压裂车动力端采集的振动信号进... 详细信息
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基于SDAE-CHSMM的滚动轴承性能退化评估
基于SDAE-CHSMM的滚动轴承性能退化评估
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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： 黄如意 李巍华 华南理工大学机械与汽车工程学院 广州510640
针对机械装备退化过程中微弱故障特征难以提取和单一统计特征难以准确描述退化过程动态特性的问题,提出一种基于SDAE-CHSMM的轴承性能退化评估方法.该方法充分利用堆叠降噪自编码网络(SDAE)对数据进行压缩表示的特性,并结合连续隐半马... 详细信息
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