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[学位论文] 作者：程军圣,,
来源：湖南大学 年份：2005
旋转机械是工业部门中应用最为广泛的一类机械设备,因而其故障诊断具有重要的现实意义。旋转机械故障诊断的关键是从旋转机械故障振动信号中提取故障特征,信号分析和处理是特...
[期刊论文] 作者：于德介, 杨宇, 程军圣,,
来源：机械工程学报 年份：2005
支持矢量机(Support vector machine,SVM)有比神经网络更强的泛化能力,且能保证找到的极值解就是全局最优解,同时它还较好地解决了小样本的学习分类问题.针对齿轮振动信号的...
[期刊论文] 作者：于德介, 程军圣, 杨宇,,
来源：机械工程学报 年份：2005
为齿轮故障诊断提供了一种新的途径,将Hilbert-Huang变换引入齿轮故障诊断,提出了局部Hilbert能量谱的概念,同时根据齿轮故障振动信号的特点建立了两种基于Hilbert-Huang变换...
[期刊论文] 作者：杨宇, 于德介, 程军圣,,
来源：振动与冲击 年份：2005
针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,简称EMD)和奇异值分解技术的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先采用EMD方法...
[期刊论文] 作者：杨宇, 于德介, 程军圣,,
来源：振动与冲击 年份：2005
Hilbert Huang变换是一种新的自适应信号处理方法,它适合于处理非线性和非平稳过程。通过对信号进 行Hilbert Huang变换,可以得到信号的Hilbert边际谱,它能精确地反映信号...
[期刊论文] 作者：程军圣,于德介,杨宇,,
来源：振动与冲击 年份：2005
为了克服Hilbert-Huang变换中的端点效应,利用时变参数ARMA(AutoregressiveMovingAverage)模型对信号进行外延后再进行EMD(EmpiricalModeDecomposition)分解,在一定程度上克...
[期刊论文] 作者：程军圣, 于德介, 杨宇,,
来源：系统工程理论与实践 年份：2005
针对滚动轴承故障振动信号的调制特征和传统包络分析法的缺陷以及现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况,提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)和...
[期刊论文] 作者：杨宇, 于德介, 程军圣,,
来源：振动与冲击 年份：2005
针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition ,简称EMD)和神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先对原始信号进行...
[期刊论文] 作者：程军圣,于德介,杨宇,
来源：汽车工程 年份：2005
提出了基于EMD和AR模型的汽车变速器齿轮故障诊断方法。该方法采用EMD将齿轮振动信号 分解成若干个平稳的IMF分量,对每一个IMF分量建立AR模型,以模型的自回归参数和残差的...
[期刊论文] 作者：程军圣,于德介,杨宇,
来源：中国机械工程 年份：2005
提出了一种基于EMD方法和分形维数的转子系统故障诊断方法.利用EMD方法将转子振动信号进行分解,得到若干个基本模式分量,然后将包含主要故障信息的几个基本模式分量相加得到...
[期刊论文] 作者：于德介,张嵬,程军圣,杨宇,
来源：振动与冲击 年份：2005
提出了一种基于EMD(EmpiricalModeDecomposition)方法的时频熵齿轮故障诊断方法。首先利用EMD方法分解齿轮振动信号,然后将得到的内禀模态分量进行Hilbert变换,以得到振动信...
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