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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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29 篇 专利

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29 篇 电子文献
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3 篇 山东柯瑞申智能科...
2 篇 武汉智慧地铁科技...
2 篇 河南工业大学
2 篇 中国船舶重工集团...
2 篇 山东中科普锐检测...
2 篇 天津开发区精诺瀚...
2 篇 厦门乃尔电子有限...
1 篇 深圳市捷感科技有...
1 篇 国家电网有限公司
1 篇 上海怀鸫科技有限...
1 篇 国网浙江省电力有...
1 篇 中国科学院自动化...
1 篇 中国环境科学研究...
1 篇 潍坊学院
1 篇 沈阳科网通信息技...
1 篇 安徽大学
1 篇 上海核工程研究设...
1 篇 重庆川仪自动化股...
1 篇 国网重庆市电力公...
1 篇 广东天信电力工程...

作者

6 篇 寇兴磊
3 篇 林近山
3 篇 窦春红
3 篇 豆春玲
2 篇 刘艺忠
2 篇 焦正杉
2 篇 张富星
2 篇 肖碧涛
2 篇 王强
2 篇 赵宜斌
2 篇 冯海领
2 篇 周益平
2 篇 冯肖亮
2 篇 符栋梁
2 篇 王永皎
2 篇 柯银鸿
2 篇 翁新全
2 篇 吴兰
2 篇 马利
2 篇 尹建华

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29 篇 中文

检索条件"主题词=设备振动信号"

共 29 条记录，以下是1-10 订阅

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变速工况下设备振动信号早期故障分析和特征提取方法

变速工况下设备振动信号早期故障分析和特征提取方法

引用

作者：陈蔚 200233 上海市徐汇区虹漕路29号

本发明公开了一种变速工况下设备振动信号早期故障分析和特征提取方法，包括同步高速采集设备振动信号和转速脉冲信号，高频振动信号包络提取，识别转速脉冲信号脉冲沿时标，瞬时转动频率估计，计算角度域采样时间序列，振动包络信号数... 详细信息

标准号: CN112781709A

本发明公开了一种变速工况下设备振动信号早期故障分析和特征提取方法，包括同步高速采集设备振动信号和转速脉冲信号，高频振动信号包络提取，识别转速脉冲信号脉冲沿时标，瞬时转动频率估计，计算角度域采样时间序列，振动包络信号数字跟踪抗混叠滤波，原始振动包络信号阶比跟踪采样，比包络信号FFT分析。有效解决了变转速工况下轴承、齿轮箱等设备早期故障信号分析和故障特征提取问题，提高了信号分析精度和故障诊断准确性。

关键词：转速脉冲信号包络信号信号分析早期故障采样高频振动信号高速采集设备故障特征提取设备振动信号抗混叠滤波变速包络提取故障诊断时间序列特征提取信号数字有效解决原始振动振动信号转动频率变转速齿轮箱角度域脉冲沿下轴承振动包跟踪时标分析

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一种电机旋转类设备振动信号偏差软测量与校正方法

一种电机旋转类设备振动信号偏差软测量与校正方法

引用

作者：李献文谭树彬祝东旭吴俊新 110015 辽宁省沈阳市浑南区上深沟村860-6号2号楼203室

本发明涉及以电机为代表的旋转类设备的故障诊断技术领域，公开了一种电机旋转类设备振动信号偏差软测量与校正方法，包括以下步骤：S1、初始状态下以所述旋转类设备的采样频率为基数，测得若干组旋转类设备的振动信号数据，得到振动传... 详细信息

标准号: CN111337121A

本发明涉及以电机为代表的旋转类设备的故障诊断技术领域，公开了一种电机旋转类设备振动信号偏差软测量与校正方法，包括以下步骤：S1、初始状态下以所述旋转类设备的采样频率为基数，测得若干组旋转类设备的振动信号数据，得到振动传感器未发生偏移前的x，y方向上的幅值作为参考值，然后实时采集并计算振动信号数据x₁，y₁方向上的幅值；S2、检测参考坐标系的x₁，y₁方向与实际坐标系的x，y方向是否重合，确定振动传感器是否发生偏移。本发明极大地节约了硬件成本，增加了现有主流传感器的使用范围，使得通过振动信号为依据的以电机为代表的旋转类设备故障诊断的准确度有了很大程度上的提高。

关键词：旋转类振动信号数据振动传感器偏移电机故障诊断技术设备故障诊断设备振动信号参考坐标系主流传感器采样频率电机旋转实时采集硬件成本振动信号准确度软测量重合校正基数参考检测节约

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一种基于旋转类设备振动信号的转速实时识别方法

一种基于旋转类设备振动信号的转速实时识别方法

引用

作者：巩书凯陈涛姜仁杰卢仁谦向红先 400041 重庆市九龙坡区高新区万科023创意天地万科锦尚4幢3单元

本发明涉及设备故障智能诊断技术领域，尤其涉及一种基于旋转类设备振动信号的转速实时识别方法，包括以下步骤：S1、基于预设的数据采集方案采集设备的振动信号；S2、对采集的振动信号进行预处理；S3、对经过S2预处理之后的振动信号进... 详细信息

标准号: CN116242478A

本发明涉及设备故障智能诊断技术领域，尤其涉及一种基于旋转类设备振动信号的转速实时识别方法，包括以下步骤：S1、基于预设的数据采集方案采集设备的振动信号；S2、对采集的振动信号进行预处理；S3、对经过S2预处理之后的振动信号进行快速傅里叶变换，得到傅里叶频谱；S4、计算傅里叶频谱中的所有峰值及对应频率后，对得到的所有峰值及对应频率进行分析处理，并输出设备的旋转频率。本方法能够方便且较为准确的获得旋转类设备的旋转频率，以满足该类型设备的故障智能诊断需求。

关键词：振动信号预处理故障智能诊断旋转频率傅里叶旋转类频谱快速傅里叶变换设备振动信号采集设备分析处理涉及设备实时识别输出设备数据采集预设采集

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一种设备振动信号标度曲线转折点检测方法及工况监测装置

一种设备振动信号标度曲线转折点检测方法及工况监测装置

引用

作者：林近山尹建华寇兴磊窦春红刘英杰 261000 山东省潍坊市高新区新城街道玉龙社区银枫路66号潍坊光电产业园第三加速器5座2楼201室

本发明公开了一种设备振动信号标度曲线转折点检测方法及工况监测装置。该方法首先利用DFA算法对设备振动信号进行处理，得到振动信号的标度曲线，然后利用提出的准则检测标度曲线的转折点，判断转折点的凸凹性，排除虚假的转折点，利... 详细信息

标准号: CN113588259B

本发明公开了一种设备振动信号标度曲线转折点检测方法及工况监测装置。该方法首先利用DFA算法对设备振动信号进行处理，得到振动信号的标度曲线，然后利用提出的准则检测标度曲线的转折点，判断转折点的凸凹性，排除虚假的转折点，利用检测到的转折点对标度曲线进行分段，获得局部标度区间，在局部标度区间内分别计算局部标度指数，把获得的多标度指数作为振动信号的特征参数，利用多标度指数监测设备的运行状态，如果某时刻的多标度指数相对于上个时刻的多标度指数变化超过10%，则判断设备运行状态出现了明显变化。本发明适合于处理复杂的设备振动信号，能够准确区分相近的设备运行状态，具有良好的抗噪性和鲁棒性，设备状态监测装置具有良好的适应性和便携性，便于工程应用。

关键词：标度转折点振动信号设备振动信号运行状态检测设备运行状态设备状态监测工程应用工况监测监测设备判断设备特征参数指数变化便携性对设备抗噪性鲁棒性算法凸凹分段

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一种设备振动信号标度曲线转折点检测方法及工况监测装置

一种设备振动信号标度曲线转折点检测方法及工况监测装置

引用

作者：林近山尹建华寇兴磊窦春红刘英杰 261000 山东省潍坊市高新区新城街道玉龙社区银枫路66号潍坊光电产业园第三加速器5座2楼201室

标准号: CN113588259A

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一种基于EEMD‑CWD的设备振动信号特征提取方法

一种基于EEMD‑CWD的设备振动信号特征提取方法

引用

作者：孙磊高伏 101121 北京市通州区怡乐中街99号

本发明公开了一种基于EEMD‑CWD的设备振动信号特征提取方法，包括采集设备振动信号；对振动信号进行EEMD分解，得到一组IMF分量；依据峭度准则，对IMF分量实施优选；通过CWD分析从而提取出设备的故障特征信息等步骤。本发明引进EEMD方... 详细信息

标准号: CN106997458A

本发明公开了一种基于EEMD‑CWD的设备振动信号特征提取方法，包括采集设备振动信号；对振动信号进行EEMD分解，得到一组IMF分量；依据峭度准则，对IMF分量实施优选；通过CWD分析从而提取出设备的故障特征信息等步骤。本发明引进EEMD方法，在原信号中加入白噪声之后，利用白噪声频率均匀分布这一统计特性，能够消除原信号中间歇现象，进而实现对模态混叠的抑制；并能够将振动信号分解为若干频率成分相对单一的IMF分量，针对特定的IMF进行CWD技术分析，可达到减少频率混叠和干扰的效果。

关键词：振动信号白噪声混叠故障特征信息设备振动信号振动信号分解采集设备技术分析特征提取统计特性出设备对模峭度优选分解分析包络设备振动信号基本条件特征提取过零点极值点时刻点相等

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基于CEEMDAN和FastICA的机电设备轴承振动信号除噪方法

基于CEEMDAN和FastICA的机电设备轴承振动信号除噪方法

引用

作者：徐岳杨富超 230601 安徽省合肥市九龙路111号安徽大学

本发明涉及自适应噪声的完备经验模态分解CEEMDAN和固定点算法FastICA技术领域，公开了一种基于CEEMDAN和FastICA的机电设备轴承振动信号除噪方法。具体过程如下：通过放置在机电设备上的传感器采集设备振动信号作为原始数据样本；根据... 详细信息

标准号: CN113158769A

本发明涉及自适应噪声的完备经验模态分解CEEMDAN和固定点算法FastICA技术领域，公开了一种基于CEEMDAN和FastICA的机电设备轴承振动信号除噪方法。具体过程如下：通过放置在机电设备上的传感器采集设备振动信号作为原始数据样本；根据采集数据样本，利用CEEMDAN自适应噪声的完备经验模态分解方法对其进行分解，得到若干本征模态函数IMF，将其作为观测信号X(t)；再通过FastICA算法得出源信号估计S(t)；再利用ICA逆变换得出新的IMF，将IMF直接累加达到所需重构信号；利用深度学习网络模型分类识别，实现对轴承状态的诊断。通过本发明的技术方案，使得信号提取效果显著提升，识别准确率明显提高。

关键词：经验模态分解自适应噪声本征模态函数机电设备轴承设备振动信号原始数据样本传感器采集采集数据分类识别观测信号机电设备网络模型信号估计信号提取振动信号重构信号轴承状态累加再利用准确率算法样本分解诊断学习

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面向故障分析的设备振动信号处理方法及装置

面向故障分析的设备振动信号处理方法及装置

引用

作者：朱凤华王静徐延才王飞跃吕宜生周自强陈晓刚章姝俊李乃一 100190 北京市海淀区中关村东路95号

本发明提供一种面向故障分析的设备振动信号处理方法及装置，该面向故障分析的设备振动信号处理方法包括：获取设备振动信号；从设备振动信号中提取信息熵、包络谱峭度以及变分模态分解模型与设备振动信号之间的相关系数，并根据信息熵... 详细信息

标准号: CN117723298A

本发明提供一种面向故障分析的设备振动信号处理方法及装置，该面向故障分析的设备振动信号处理方法包括：获取设备振动信号；从设备振动信号中提取信息熵、包络谱峭度以及变分模态分解模型与设备振动信号之间的相关系数，并根据信息熵、包络谱峭度和相关系数对变分模态分解模型进行参数寻优，得到目标中心频率和目标惩罚因子；根据目标中心频率和目标惩罚因子对变分模态分解模型进行模态提取，得到期望模态，对期望模态进行包络解调，得到包络信号，以诊断设备的故障类型。本发明所述方法通过采用包络谱峭度、信息熵和相关系数构建的复合指标用于变分模态分解模型的参数优化，提高了变分模态提取结果准确性，进而提高了设备故障分析的准确率。

关键词：分模包络模态峭度分解目标中心频率惩罚因子故障分析设备振动信号处理振动信号信息熵设备振动信号结果准确性包络解调包络信号参数寻优参数优化复合指标故障类型获取设备设备故障提取信息系数构建诊断设备从设备期望准确率分析

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GIS/GIL设备端-边-云系统机械振动信号特征预测方法

GIS/GIL设备端-边-云系统机械振动信号特征预测方法

引用

作者：蒋西平王谦龙英凯张施令李永福廖玉祥杜茗茗徐禄文 401123 重庆市渝北区北部新区黄山大道中段80号办公综合楼

本发明公开了一种GIS/GIL设备端‑边‑云系统机械振动信号特征预测方法，包括以下步骤：S1、设备端通过振动信号传感器采集GIS/GIL设备多通道振动信号；S2、将采集到的振动信号数据传输到边设备进行边缘计算；S3、分别从时域、频域提取GIS... 详细信息

标准号: CN115628805A

本发明公开了一种GIS/GIL设备端‑边‑云系统机械振动信号特征预测方法，包括以下步骤：S1、设备端通过振动信号传感器采集GIS/GIL设备多通道振动信号；S2、将采集到的振动信号数据传输到边设备进行边缘计算；S3、分别从时域、频域提取GIS/GIL设备振动信号的声纹、振动特征，构建原始的特征数据集；S4、基于特征数据集构建各特征子集的时序标签，采用LSTM模型对GIS/GIL振动信号进行趋势预测；S5、将各特征子集及其预测结果上传至云端样本库进行可视化展示。本发明提取时频域振动、声纹特征，能够灵敏的反应GIS/GIL设备内部的机械状态。采用LSTM深度学习算法，可以准确的预测出GIS/GIL设备未来一段时间的振动、声纹特征参量的变化趋势。

关键词：声纹特征特征数据特征子集振动信号设备端构建振动信号传感器机械振动信号设备振动信号振动信号数据采集时序变化趋势机械状态频域提取趋势预测设备内部特征预测学习算法预测结果振动特征多通道可视化时频域样本库云系统云端参量上传声纹时域灵敏标签传输预测展示

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一种基于LSTM的疲劳因子隐性异常检测及故障诊断方法

一种基于LSTM的疲劳因子隐性异常检测及故障诊断方法

引用

作者：冯海领焦正杉孙敬哲王汉奇王向敏赵宜斌 300450 天津市滨海新区洞庭路58号融汇大厦803室

本发明公开了一种基于LSTM的疲劳因子隐性异常检测及故障诊断方法，包括下述步骤：S1.收集有关诊断对象目标设备的时序数据，并对数据进行经验模态分解；S2.使用正常数据，构建基于LSTM的设备振动信号预测模型；S3.对收集到的异常数据... 详细信息

标准号: CN111353482B

本发明公开了一种基于LSTM的疲劳因子隐性异常检测及故障诊断方法，包括下述步骤：S1.收集有关诊断对象目标设备的时序数据，并对数据进行经验模态分解；S2.使用正常数据，构建基于LSTM的设备振动信号预测模型；S3.对收集到的异常数据进行分类，构建基于LSTM的故障时序数据分类模型；S4.将获取的基于LSTM的振动信号预测模型的均方误差MSE作为初始疲劳因子阈值；S5.使用基于LSTM的振动信号预测模型对设备生产数据进行预测，计算预测值与实际值的均方误差，将其均方误差与疲劳因子阈值对比用来检测异常信号；S6.将异常信号通过故障时序数据分类模型进行分类，得到故障诊断结果。

关键词：均方误差疲劳因子时序数据预测模型分类模型振动信号构建故障诊断结果检测异常信号经验模态分解设备振动信号故障诊断目标设备生产数据异常检测异常数据异常信号诊断对象正常数据对设备分类预测

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