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基于相关峭度共振解调的滚动轴承复合故障特征分离方法 预览
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作者 胡爱军 赵军 +1 位作者 孙尚飞 黄申申 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期110-116,共7页
提出了一种基于相关峭度的共振解调方法,并应用于滚动轴承复合故障特征的分离。沿频率轴平移给定滤波窗,计算每个滤波信号的相关峭度;通过设定不同的故障解卷积周期,形成多条故障的相关峭度曲线;根据筛选出的目标相关峭度曲线的最大值,... 提出了一种基于相关峭度的共振解调方法,并应用于滚动轴承复合故障特征的分离。沿频率轴平移给定滤波窗,计算每个滤波信号的相关峭度;通过设定不同的故障解卷积周期,形成多条故障的相关峭度曲线;根据筛选出的目标相关峭度曲线的最大值,确定多个共振频带对原信号进行共振解调。解决了由于某一频带的峭度值过大,利用谱峭度可能无法识别出不同故障各自激起的共振频带的问题;通过不同能量的多共振频带轴承复合故障仿真验证了共振频带选择的准确性,不同载荷下的轴承内、外圈复合故障实测信号分析表明,该方法可以有效实现轴承复合故障特征的分离。 展开更多
关键词 滚动轴承 复合故障 相关峭度 共振解调 特征分离
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基于迭代滤波和最大相关峭度解卷积的滚动轴承故障诊断方法 预览
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作者 张力 李宝万 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2019年第3期112-115,130共5页
针对噪声环境下滚动轴承故障特征提取的难题,提出了基于迭代滤波和最大相关峭度解卷积的滚动轴承故障诊断方法。首先对轴承振动信号进行迭代滤波分解,然后通过相关系数和峭度准则筛选出敏感的内禀模态分量,对敏感的内禀模态分量进行最... 针对噪声环境下滚动轴承故障特征提取的难题,提出了基于迭代滤波和最大相关峭度解卷积的滚动轴承故障诊断方法。首先对轴承振动信号进行迭代滤波分解,然后通过相关系数和峭度准则筛选出敏感的内禀模态分量,对敏感的内禀模态分量进行最大相关峭度解卷积降噪,最后对降噪的信号进行频谱分析完成轴承故障诊断。对轴承仿真信号和滚动轴承故障振动试验信号进行了分析,结果表明文中方法能有效地应用于滚动轴承故障诊断。 展开更多
关键词 迭代滤波 相关系数 滚动轴承故障诊断 最大相关峭度解卷积
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基于CEEMD和自适应MCKD诊断滚动轴承早期故障 预览
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作者 杨斌 张家玮 +1 位作者 王建国 张超 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期111-118,共8页
针对滚动轴承早期故障难以提取和最大相关峭度解卷积(maxim correlated kurtosis deconvolution,MCKD)降噪效果受滤波器长度L的影响,提出了基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)和自... 针对滚动轴承早期故障难以提取和最大相关峭度解卷积(maxim correlated kurtosis deconvolution,MCKD)降噪效果受滤波器长度L的影响,提出了基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)和自适应最大相关峭度解卷积相结合的故障特征提取方法(CEEMD-AMCKD).首先,利用CEEMD将信号分解得到一组固有模态分量,利用峭度值筛选出冲击成分明显的分量;然后,以排列熵值为标准,运用步长搜寻法确定最佳的MCKD滤波器长度,对前面筛选出的分量进行降噪处理;最后,将降噪后的分量及其他分量进行信号重构并根据包络功率谱提取故障特征频率.通过仿真和试验验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 互补集合经验模态分解 自适应 最大相关峭度解卷积
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利用FCKT以及深度自编码神经网络的滚动轴承故障智能诊断
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作者 杨蕊 李宏坤 +1 位作者 王朝阁 郝佰田 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期65-72,共8页
实时、快速、批量地对振动信号进行处理成为故障诊断领域的未来发展趋势,但是可能会带来数据维数灾难问题。针对在样本较大情况下深度学习运行时间较长,以及层与层之间节点数的减少使得故障识别准确率降低问题,提出首先计算原始时域信... 实时、快速、批量地对振动信号进行处理成为故障诊断领域的未来发展趋势,但是可能会带来数据维数灾难问题。针对在样本较大情况下深度学习运行时间较长,以及层与层之间节点数的减少使得故障识别准确率降低问题,提出首先计算原始时域信号的频谱在不同偏移点数下的相关峭度值(FCKT)作为新的样本数据,并结合深度自编码神经网络实现轴承的智能故障分类。新样本相对于原始样本,实现了数据的维数约减,缩短了样本集的分析时间。同时,在保持各样本数据原有信息的基础上,使得样本之间差异性更突出。另外,该方法在避免深度学习算法层与层之间的权值根据经验设定的同时,解决了通过逐层减少隐含层节点数来提高计算效率时带来的分类识别准确率降低的问题。最后,通过试验数据对比分析验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 不同偏移点数相关峭度值(FCKT) 深度自编码器 智能故障分类
CEEMD和MCKD的滚动轴承早期故障特征提取 预览
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作者 杨斌 张家玮 +1 位作者 王建国 张超 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2018年第12期1936-1943,共8页
当滚动轴承处于早期故障阶段的时候,受环境噪声和信号衰减的影响,滚动轴承振动信号特征频率成分难以精确提取,并且在信噪比较低时CEEMD不能很好提取微弱故障。针对上述问题,提出了基于互补集合经验模态分解(Complementary ensemble empi... 当滚动轴承处于早期故障阶段的时候,受环境噪声和信号衰减的影响,滚动轴承振动信号特征频率成分难以精确提取,并且在信噪比较低时CEEMD不能很好提取微弱故障。针对上述问题,提出了基于互补集合经验模态分解(Complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)和最大相关峭度解卷积(Maxim correlated kurtosis deconvolution,MCKD)相结合的故障特征提取方法(CEEMD-MCKD)。两种方法的结合有效解决了CEEMD分解后无法提取出淹没在背景噪声中微弱信号特征的问题,又保持了信号的完备性,避免了有用信息的损失。通过仿真和试验验证了该方法的有效性及优点。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 互补集合经验模态分解 最大相关峭度解卷积
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MCKD和RSSD在滚动轴承早期故障诊断中的应用 预览
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作者 杨斌 张家玮 +2 位作者 樊改荣 王建国 张超 《噪声与振动控制》 CSCD 2018年第2期154-161,共8页
由于干扰噪声较强,共振稀疏分解在滚动轴承早期故障阶段并不能有效提取瞬态冲击成分。针对此问题提出基于最大相关峭度解卷积(Maxim Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)和共振稀疏分解(Resonance Sparse Signal Decomposition,RS... 由于干扰噪声较强,共振稀疏分解在滚动轴承早期故障阶段并不能有效提取瞬态冲击成分。针对此问题提出基于最大相关峭度解卷积(Maxim Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)和共振稀疏分解(Resonance Sparse Signal Decomposition,RSSD)相结合的故障特征提取方法。该方法首先利用MCKD对振动冲击信号进行处理,有效降噪并突出故障信号尖脉冲,然后使用共振稀疏分解将信号分解成包含谐波信号的高共振分量与包含瞬态冲击信号的低共振分量,最后利用包络功率谱根据低共振分量提取故障特征频率。通过仿真和试验验证了该方法可以准确提取故障特征频率,凸显故障特征。 展开更多
关键词 振动与波 滚动轴承 故障诊断 共振稀疏分解 最大相关峭度解卷积
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基于小波包熵值和EMD结合的滚动轴承微故障诊断方法研究 被引量:6
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作者 庞震 任学平 +1 位作者 刘桐桐 单立伟 《机械传动》 CSCD 北大核心 2014年第3期46-49,53共5页
滚动轴承是易损件,且从出现微故障到破坏扩展快。因此,发现滚动轴承早期微故障具有重要意义。利用小波包熵值和EMD相结合,来检测诊断轴承开始轻微故障的特征。首先运用小波包对采集信号实现信噪分离,突出了小波包降噪效果明显,然... 滚动轴承是易损件,且从出现微故障到破坏扩展快。因此,发现滚动轴承早期微故障具有重要意义。利用小波包熵值和EMD相结合,来检测诊断轴承开始轻微故障的特征。首先运用小波包对采集信号实现信噪分离,突出了小波包降噪效果明显,然后以互相关、峭度准则提取经EMD分解降噪信号的分量,避免了IMF分量选择的盲目性。通过对仿真信号分析和实例分析,结果能够准确地检测出轴承故障,从而表明本方法的有效性。 展开更多
关键词 小波包降噪 EMD 互相关 峭度 轴承故障
基于CEEMD和奇异值差分谱的滚动轴承故障特征提取 预览 被引量:7
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作者 张会敏 唐贵基 《电力科学与工程》 2016年第1期37-42,共6页
针对滚动轴承故障信号非线性、非平稳特征导致的故障频率难以提取的问题,提出一种基于补充总体平均经验模态分解(Complementary EEMD,CEEMD)和奇异值差分谱结合的滚动轴承故障诊断方法。CEEMD分解向原信号成对地添加符号相反的白噪声... 针对滚动轴承故障信号非线性、非平稳特征导致的故障频率难以提取的问题,提出一种基于补充总体平均经验模态分解(Complementary EEMD,CEEMD)和奇异值差分谱结合的滚动轴承故障诊断方法。CEEMD分解向原信号成对地添加符号相反的白噪声,几乎消除残留白噪声的影响。首先,对故障信号利用CEEMD算法进行分解,得到若干IMF(Intrinsic Mode Function)分量,然后运用相关系数—峭度准则对IMF分量进行筛选并重构,再对重构信号进行奇异值分解,并求出奇异值差分谱,根据奇异值差分谱理论进行消噪和重构,最后对重构信号进行Hilbert包络谱分析,提取故障频率。实验结果表明,提出的方法,能精确地提取滚动轴承的故障频率。 展开更多
关键词 CEEMD 奇异值差分谱 相关系数—峭度准则 滚动轴承 故障诊断
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基于EEMD降噪与非抽样提升小波包的滚动轴承故障诊断方法 预览 被引量:1
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作者 肖顺根 宋萌萌 +1 位作者 孔庆光 陈肇祥 《延边大学学报:自然科学版》 2015年第1期57-63,共7页
针对传统小波包在诊断滚动轴承隐含故障中存在频率混叠、精度不高等问题,提出一种基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)降噪与非抽样提升小波包相融合的故障诊断方法.首先利用EEMD方法分解原始故障信号... 针对传统小波包在诊断滚动轴承隐含故障中存在频率混叠、精度不高等问题,提出一种基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)降噪与非抽样提升小波包相融合的故障诊断方法.首先利用EEMD方法分解原始故障信号得到多个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量,然后计算各个IMF分量与原始信号间的相关系数,并与设置的相关系数阈值相比较,将小于阈值的IMF分量视为伪分量予以剔除;对剩余的IMF分量采用峭度准则再次筛选最优IMF分量进行重构,进而实现降噪目的.为了避免传统小波包因采取抽样运算方式导致频率混叠情况,文中采用非抽样运算的提升小波包来分解降噪信号,并采用Hilbert变换进行包络解调分析得到滚动轴承的故障位置.仿真实验和滚动轴承内圈故障应用实例表明:采用EEMD分解原始故障信号,结合相关系数-峭度准则,达到了很好的降噪效果;采用非抽样提升小波包比传统小波包具有更高的故障诊断精度,且不存在频率混叠问题. 展开更多
关键词 滚动轴承 EEMD 相关系数-峭度准则 频率混叠 非抽样提升小波包
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北斗卫星导航系统空间信号误差统计分析 被引量:15
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作者 张清华 隋立芬 +1 位作者 贾小林 朱永兴 《武汉大学学报:信息科学版》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期271-274,共4页
针对我国北斗卫星导航系统的在轨卫星,通过一定的事后定轨策略得到精密轨道数据,用以对广播星历空间信号误差进行分析。不仅对用户测距误差进行估计,还进行了相关分析和正态性检验。通过分析2012年10月份的观测数据发现,所有卫星SIS... 针对我国北斗卫星导航系统的在轨卫星,通过一定的事后定轨策略得到精密轨道数据,用以对广播星历空间信号误差进行分析。不仅对用户测距误差进行估计,还进行了相关分析和正态性检验。通过分析2012年10月份的观测数据发现,所有卫星SISURE的平均值为1.45m;其径向一钟差和切向一法向为低度相关,其他分量之间为微相关;在正态性分析中发现,所有的空间信号误差分量都不符合正态分布,且峰度异常值可以检测偏离较大的误差,偏度异常值可以检测系统偏差。 展开更多
关键词 北斗卫星导航系统 SISURE 相关性 正态性 峰度 偏度
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