故障特征提取相关论文
滚动轴承在旋转机械设备中应用广泛,且是易损件之一。滚动轴承发生故障后会迅速发展,最终会造成机械设备失效并引发严重后果,因此......
针对扭力冲击钻滚动轴承易多发故障问题，本文提出了一种改进支持向量机的故障特征提取方法，并结合多维时态关联规则来判断轴承是否出......
机械设备在运行时，其振动信号往往表现为非平稳信号。传统的时频分析方法在处理含有强噪声和强调制的非平稳信号时，常表现出降噪效果......
齿轮及其传动装置是高端智能装备的核心基础零部件,在新能源汽车、航空航天等重大领域中应用广泛。直齿轮传动是其中使用最为普遍......
为了提高故障诊断模型对故障轴承低信噪比信号的特征提取能力，使模型在强噪声环境下仍能发挥作用，提出了一种基于Dropout-多尺度空洞......
轴承早期的故障信号容易被噪声所淹没，导致其故障特征难以被提取，为此，提出了一种基于交叉小波变换（XWT）与改进变分模态分解（IVMD）联合去......
轴箱轴承是高速列车走行部的关键部件之一,一旦出现故障将会严重影响列车的安全运行。目前,相关研究大多关注轮轨激扰对高速列车轴......
换流器故障会引起高压直流输电系统中某些电气量的突变。为有效诊断换流器故障,需要对故障反应敏感的突变电气量进行特征提取。基......
液压阻尼缸,也称为液压阻尼器,是一种常见的阻尼元件,主要用于减震和缓冲,保护系统免于外部冲击而产生的机械故障,提高系统运行的......
针对行星齿轮箱结构和运行工况复杂,导致信号故障特征提取困难的问题,通过分析行星轮系振动机理,初步推导出含故障齿轮箱振动信号......
鉴于能源安全问题和全球气候问题的日益突出,可再生能源的开发和利用势在必行,太阳能因其储量大、绿色无污染等优点得到了世界各国......
随着清洁可再生能源如风能、太阳能的广泛应用,逆变器型分布式电源在近几年发展迅速,而微网作为其最有效的利用形式在电力系统研究......
齿轮传动是机械装备中重要的一种动力传输方式,其传动的准确度与平稳性往往决定了设备整体的动力学性能。对于齿轮对来说,由于周期......
针对自相关谱峭度(Autogram)诊断效果易受最大重叠离散小波包变换(MODWPT)预设分解层数影响的不足,本文提出一种参数自适应Autogra......
DGA可为电力变压器故障诊断提供重要依据,但基于DGA数据的智能诊断方法在选择故障特征量时尚无统一的标准.鉴于此,构建了由特征气......
能源在国家经济发展中扮演了不可或缺的角色,而管道又是保证能源运输的一种重要途径。目前随着管道在役时间的增加,管道外力,自然......
循环平稳分析是滚动轴承故障特征提取的重要方法之一,但在用于滚动轴承故障特征提取时,存在因干扰成分较强而不能有效提取轴承故障......
为了实现弹药协调机械臂定位精度超差的性能故障诊断,提出了一种基于函数型主成分分析(FPCA)与差分进化极限学习机(DEELM)结合的故......
随着科技的发展,机械设备朝着自动化、集成化、复杂化和系统化发展,并且设备之间的耦合性增加,一旦设备某个零部件发生故障不仅设......
微电网是一种由分布式电源、储能设备、功率变换器、电力负荷、监测装置、控制保护装置等构成的小型供电系统。它具有低成本、运行......
针对轴承振动信号的冗余信息过多、故障特征提取率较低的问题,提出一种基于鲸鱼算法及综合评价指标优化变分模态分解(VMD)参数的轴......
针对变分模态分解(VMD)需要人为确定输入参数的问题,提出了一种参数自适应VMD(APVMD)方法,其通过粒子群(PSO)算法优化VMD的输入参......
往复式压缩机广泛应用于炼油、化工、化肥等石油化工行业，是石油化工行业的核心、关键设备。往复式压缩机输送的介质大都为氢气、天......
滚动轴承是机械系统运行过程中的关键零部件之一,其应用范围极其广泛,且工作环境非常复杂,同时也是一种故障高频发生的部件。滚动......
为提高滚动轴承故障诊断的准确性,提出一种基于固有时间尺度分解(ITD)、奇异值分解(SVD)和多点最优最小熵反褶积(MOMEDA)相结合的......
针对当前基于广义解调(generalized demodulation,GD)的方法对旋转机械振动信号处理的不足,提出了广义瞬时速度同步化分步解调变换......
旋转机械的转速波动和强背景噪声是影响滚动轴承故障诊断有效性的主要因素,现有的方法虽然取得了诸多成果,但大都依赖于外部设备提......
针对大数据维数高、非线性强、噪声敏感、故障特征信息冗余、部分历史数据类别标记信息可获取等特点,对适用于非线性数据的t-SNE无......
为了有效提取齿轮振动信号的低、高频带故障特征,本文设计了形态小波包分析方法.由于形态学滤波器具有良好的提取信号非线性特征的......
机械系统中齿轮出现局部弱故障时,振动信号中的双边衰减瞬态冲击响应成分湮没在强背景噪声中,导致齿轮故障特征提取难以实现.在信......
针对滚动轴承机械在运行过程中采集信号的非平稳性,提高信噪比,提取出淹没信号中的有用成分,正确地分析结论,构造了一种基于冗余第......
近年来，随着国家高新技术产业的发展，电力电子技术作为主要基础技术之一，已广泛应用于航天航空、军事设备、工厂制造、交通运输以及电......
为解决旋转机械故障诊断过程中背景噪声过强，信号故障特征微弱，降低冗余信息过多对数据传输压力较大以及特征提取效果的影响，同时针对......
滚动轴承是所有旋转机械设备最核心的部件之一,也是故障发生率最高的部件之一.任何微弱故障的发生都会对设备运行的可靠性、安全性......
为有效提取复杂背景噪声条件下的滚动轴承故障特征,提出一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和鲁棒性独立成分分析(RobustICA)相......
轴承是旋转机械的关键部件,其健康状态对于保障设备的稳定和安全运行至关重要.然而由于其工作环境恶劣、工况多变,使得轴承极易发......
为了在强背景噪声下提取滚动轴承微弱的故障特征信息。提出一种新的自适应增强差分积形态滤波方法(Adaptive enhanced difference ......
基于振动信号分析技术的故障特征提取方法具有实时性强、可靠性高和便捷等优点，已经获得广泛采用。然而，旋转机械故障信息往往较......
在许多工程应用中，很难判定所采集的杂乱信号是理想的确定性模型的混沌响应，抑或是由测试误差造成或随机不确定性因素作用的结果......
针对伺服电动机滚动轴承故障信号受噪声干扰不易识别的问题,提出一种基于改进SVD-EEMD与Teager能量算法相结合的故障诊断方法。该......
研究了一种应用于精馏塔的多源信息融合的故障诊断方法。选择影响精馏塔系统生产质量的主要参数底温、顶温等作为融合对象。首先对......
小波变换具有时频局部化、多尺度分析等特性,而神经网络具有非线性映射、学习推理等优点,将二者结合起来,提出基于小波-神经网络的......
小波分析是一种新的信号处理技术， 具有良好的时频局部化特征。将小波包分析应用于往复泵的故障特征提取， 建立了往复泵小波神经网络......
针对非线性模拟电路软故障诊断的难题,基于Volterra核二次型分布—–Wigner Ville分布(WVD),提出一种故障特征提取的新方法.首先计......
利用红外激光光谱的稳态特征,提出一种基于红外激光光谱分析的变压器故障诊断方法。构建变压器在故障情况下的红外激光光谱特征采......
