检索结果-内蒙古大学图书馆

陕西煤炭 2025年第1期44卷 161-164页

作者：王仰毅苏文超刘猛霍小泉袁增云陕西陕煤铜川矿业有限公司下石节煤矿陕西铜川727000 陕西陕煤铜川矿业有限公司陕西铜川727000

本研究旨在提高煤矿机械振动信号的预测准确性。通过组合预测方法的研究包括欧氏距离矩阵(EMD)原理、预测信号预处理等方面的探索,利用EMD原理,通过测量信号间的欧氏距离来构建预测模型,提高振动信号预测的精度。在预测信号预处理阶段... 详细信息

本研究旨在提高煤矿机械振动信号的预测准确性。通过组合预测方法的研究包括欧氏距离矩阵(EMD)原理、预测信号预处理等方面的探索,利用EMD原理,通过测量信号间的欧氏距离来构建预测模型,提高振动信号预测的精度。在预测信号预处理阶段进行了噪声去除和特征提取等步骤,以优化输入数据。在组合预测方法的实现中,将EMD与其他预测模型有机结合形成综合模型,以整合各模型的优势提升预测性能。通过真实的煤矿机械振动数据进行实验验证,对比不同模型的预测结果进行深入的结果分析。实验结果表明,组合预测方法在准确性和稳定性上均胜过单一模型,展现出更为优越的预测效果。

关键词：机械振动信号 EMD原理组合预测方法

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机械振动信号分块自适应压缩感知算法

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仪器仪表学报 2017年第2期38卷 312-319页

作者：王强张培林王怀光陈彦龙军械工程学院车辆与电气工程系石家庄050003

为提高振动信号分块压缩感知过程中的信号重构效果,提出了机械振动信号的自适应分块压缩感知算法。首先将信号分割,构造信号矩阵,并利用K-SVD构造与信号矩阵相适应的冗余字典;然后根据不同信号块在冗余字典下匹配追踪系数的衰减速度,定... 详细信息

为提高振动信号分块压缩感知过程中的信号重构效果,提出了机械振动信号的自适应分块压缩感知算法。首先将信号分割,构造信号矩阵,并利用K-SVD构造与信号矩阵相适应的冗余字典;然后根据不同信号块在冗余字典下匹配追踪系数的衰减速度,定义不同信号块的复杂度权值;最后以复杂度权值为依据,制定自适应的压缩感知采样策略,在保证振动信号的整体采样率不变的同时,自适应分配不同信号块的观测数目。将该算法应用于机械振动信号压缩感知,与传统压缩感知算法以及其他自适应压缩感知算法相比,信号重构的精度得到提高。

关键词：机械振动信号分块压缩感知复杂度采样策略

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机械振动信号中突变信息检测的新方法研究

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中国机械工程 2000年第5期11卷 541-543页

作者：刘献栋李其汉郭文武石家庄铁道学院机械工程系北京航空航天大学动力系

提出利用时间序列重构的吸引子轨迹矩阵奇异值分解的方法检测信号中的突变信息。针对 2组数值信号 ,利用该方法进行检测 ,并将检测结果与小波变换结果进行比较。结果表明 ,该方法是可行的。

关键词：突变信息吸引子奇异值分解机械振动信号

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机械振动信号的改进数学形态滤波分析

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机械强度 2019年第1期41卷 39-43页

作者：吴雪莎重庆电子工程职业学院马克思主义与通识教育学院重庆401331

为克服传统形态滤波器结构元素不能自适应调整长度的缺点,采用量子理论对数学形态学结构元素长度进行优化,实现了结构元素长度随振动信号变化自动修正。采用量子比特对振动信号进行分析,并将其拓展为振动信号的多量子比特系统,进而在量... 详细信息

为克服传统形态滤波器结构元素不能自适应调整长度的缺点,采用量子理论对数学形态学结构元素长度进行优化,实现了结构元素长度随振动信号变化自动修正。采用量子比特对振动信号进行分析,并将其拓展为振动信号的多量子比特系统,进而在量子系统内对振动信号的波形进行测量,最终结合量化指标对结构元素进行动态优化。将经过长度修正的结构元素用于故障轴承的振动信号分析,准确提取出异常脉冲信号。

关键词：机械振动信号数学形态学量子理论结构元素故障诊断

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基于优化分类的机械振动信号压缩感知

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振动与冲击 2018年第14期37卷 86-93页

作者：王强张培林王怀光吴定海张云强军械工程学院车辆与电气工程系石家庄050003

针对复杂机械振动信号压缩感知过程中存在的稀疏字典构造困难问题,提出了基于QPSO分类的自适应稀疏字典构造方法。该方法根据信号的分割尺度,将信号进行分块,并利用每一信号块的能量大小,构造能量序列,利用QPSO对能量序列进行优化分类,... 详细信息

针对复杂机械振动信号压缩感知过程中存在的稀疏字典构造困难问题,提出了基于QPSO分类的自适应稀疏字典构造方法。该方法根据信号的分割尺度,将信号进行分块,并利用每一信号块的能量大小,构造能量序列,利用QPSO对能量序列进行优化分类,保证不同类别间能量序列的方差最大,从而实现对信号块的分类,采用K-SVD对不同类信号块分别进行稀疏字典的自适应学习训练,产生与信号相适应的稀疏字典,用于机械振动信号的压缩感知重构过程。通过滚动轴承实测信号在不同状态下的压缩感知实验表明:所提方法能够有效提高信号重构的峰值信号比,改善机械振动信号的重构效果。

关键词：机械振动信号字典构造自适应压缩感知优化分类

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高压断路器机械振动信号的参数自适应降噪方法

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高电压技术 2021年第12期47卷 4274-4287页

作者：杨秋玉阮江军庄志坚翟鹏飞福建工程学院电子电气与物理学院福州350118 武汉大学电气与自动化学院武汉430072 ABB(中国)有限公司中压产品技术中心厦门361006 中能电气股份有限公司福州350002

高压断路器动作过程中产生的机械振动信号蕴含着丰富的断路器状态信息,然而,由于受到噪声的影响,有效的状态信息往往难于提取。针对该问题,提出一种谱形态变分模态分解(SSVMD)联合快速奇异值分解(FSVD)的降噪方法。首先,根据振动信号变... 详细信息

高压断路器动作过程中产生的机械振动信号蕴含着丰富的断路器状态信息,然而,由于受到噪声的影响,有效的状态信息往往难于提取。针对该问题,提出一种谱形态变分模态分解(SSVMD)联合快速奇异值分解(FSVD)的降噪方法。首先,根据振动信号变分模态分解(VMD)结果的频谱特征确定最优分解层数,实现信号各频率成分的自适应分解;然后,通过信号功率谱特性确定噪声频带;最后,根据噪声频带的主频成分进行FSVD与重构,实现振动信号的自适应降噪。该文提出的方法避免了传统VMD分解层数以及奇异值分解(SVD)降噪有效秩选择的盲目性,能够根据振动信号自身特点进行自适应降噪。通过仿真信号、两种不同型号断路器振动信号,从定性和定量两方面对所提降噪方法的有效性和实用性进行验证。结果表明,所提方法降噪效果较好,降噪性能优于对比方法(中值滤波、五点三次平滑法、小波降噪及经验模态分解(EMD)降噪),为断路器振动信号降噪提供了一种较合适的方法。

关键词：高压断路器机械振动信号 SSVMD FSVD 自适应降噪

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大型旋转机械振动信号数据采集器的研究

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清华大学学报（自然科学版） 1998年第6期38卷 111-114页

作者：徐峰王志芳傅尚新清华大学精密仪器与机械学系

大型旋转机械状态监测及故障诊断须对振动信号进行整周期和同步跟踪采样，确保频谱、ＦＦＴ分析的准确性。因此频带宽、低频响应好、抗干扰能力强、满足恶劣环境和长期工作条件需要的数据采集器是关键。本文介绍了一种智能型的数据采集... 详细信息

大型旋转机械状态监测及故障诊断须对振动信号进行整周期和同步跟踪采样，确保频谱、ＦＦＴ分析的准确性。因此频带宽、低频响应好、抗干扰能力强、满足恶劣环境和长期工作条件需要的数据采集器是关键。本文介绍了一种智能型的数据采集器，它具有锁相倍频和同步采样的功能，幅值、相位精度高；并且倍频数可以根据需要灵活地改变。用它进行大型旋转机械运行状态的数据采集，可以满足旋转机械振动监测和故障诊断的需要。

关键词：数据采集故障诊断旋转机械机械振动信号

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核独立分量分析在机械振动信号分离中的应用

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西北工业大学学报 2011年第1期29卷 108-113页

作者：刘婷婷任兴民杨永锋西北工业大学振动工程研究所陕西西安710072 第二炮兵指挥学院工程保障教研室湖北武汉430012

针对旋转机械振动信号成分复杂,甚至表现出非线性特征,文章采用核独立分量分析(KICA)对其进行预处理。与独立分量分析(ICA)不同,KICA是通过非线性映射在高维特征空间上构建了核化的目标函数,并引入核方法实现该目标函数的优化操作。仿... 详细信息

针对旋转机械振动信号成分复杂,甚至表现出非线性特征,文章采用核独立分量分析(KICA)对其进行预处理。与独立分量分析(ICA)不同,KICA是通过非线性映射在高维特征空间上构建了核化的目标函数,并引入核方法实现该目标函数的优化操作。仿真实验中通过比较KICA、ICA和传统KICA(DKICA)的分离信号与源信号之间的相关系数,文中介绍的KICA对混合信号分离处理具有更高的准确性和鲁棒性;实测数据实验验证,经过KICA处理的机械振动信号,其表征的振动信息更为单一,使得隐含的特征频率得到凸显,为进一步处理和分析奠定良好基础。

关键词：机械振动信号独立分量分析核独立分量分析核函数

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稀疏度拟合的自适应机械振动信号压缩感知

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振动．测试与诊断 2020年第5期40卷 929-935,1024页

作者：杨正理史文陈海霞三江学院机械与电气工程学院南京210012

针对利用机械振动信号进行设备故障诊断和状态监测过程中,存在采样数据量多、存储容量大、传输带宽高和信号重构精度低等问题,提出一种稀疏度拟合的自适应机械振动信号压缩感知方法。首先,对机械振动信号进行多尺度小波包变换,再将小波... 详细信息

针对利用机械振动信号进行设备故障诊断和状态监测过程中,存在采样数据量多、存储容量大、传输带宽高和信号重构精度低等问题,提出一种稀疏度拟合的自适应机械振动信号压缩感知方法。首先,对机械振动信号进行多尺度小波包变换,再将小波包系数按一定阈值进行置零处理并求取其稀疏度;然后,采用迭代方法求取各稀疏度下满足重构信号精度条件的最低采样率,并对信号的稀疏度和采样率采用最小二乘法进行拟合,消除信号测量误差,求取最佳信号采样率;最后,采用K-奇异值分解算法构造与各信号块相适应的过完备字典,并利用正交匹配追踪算法实现信号重构。实验证明,与传统压缩算法相比较,该算法的信号压缩率和重构精度均得到较大提高。

关键词：机械振动信号自适应压缩感知小波包变换稀疏度拟合过完备字典

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一种基于多测量向量模型的机械振动信号联合稀疏重构方法

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振动与冲击 2021年第1期40卷 254-263页

作者：郭俊锋王茁兰州理工大学机电工程学院兰州730050

针对目前机械设备越来越智能化、高速化、集成化和复杂化,传统的压缩感知模型(单测量向量)获得的测量信息比较单一,需要在不同监测点分别进行测量获得多个信号数据,浪费时间,并且忽略同一机器不同监测点之间信号的相关性,为充分利用信... 详细信息

针对目前机械设备越来越智能化、高速化、集成化和复杂化,传统的压缩感知模型(单测量向量)获得的测量信息比较单一,需要在不同监测点分别进行测量获得多个信号数据,浪费时间,并且忽略同一机器不同监测点之间信号的相关性,为充分利用信号间和信号内的相关性,更大程度上减少冗余性和采样时间,提出一种基于多测量向量模型的机械振动信号联合稀疏重构方法。重点研究了重构方法的设计:基于粒子群算法,首先通过时间稀疏贝叶斯算法求解出初始解,然后结合贪婪算法的修剪技巧并加入自适应粒子激活机制进行位置更新寻找最优解,最后对振动信号进行精确重构。实验结果显示,该方法较其它方法而言能有效的恢复机械振动信号且重构误差相对较小。

关键词：机械振动信号压缩感知多重测量向量重构算法粒子群算法

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