局部均值分解(LMD)相关论文
健康状态在线诊断是保证滚动轴承可靠运行的重要手段.局部均值分解(local mean decomposition,LMD)作为一种自适应分解方法,其分解......
期刊
局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)算法在对建筑物变形监测数据进行噪声抑制时存在端点效应及阈值设置困难问题,提出一......
本文提出基于Choi-Williams分布的谱峭度(CWD-SK)结合隐马尔可夫模型(HMM)的齿轮箱故障诊断研究方法,实现了齿轮箱中齿轮初始故障......
基于声音信号的机械故障诊断切实可行,但风电齿轮箱声音信号可拾取到机舱内的多个振源信号和干扰噪声,影响故障的精确定位,为此,提......
本文以滚动轴承为研究对象,着重探讨了故障提取与识别和故障趋势预测阶段的新的采样方法、新的处理方法和预测模型。基于此,将稀疏......
在实际工程机械所产生的滚动轴承故障信号十分复杂,有效的故障信号和特征信息极易被噪声信号所干扰,针对工程中振动信号的特点,提......
采用局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)方法来识别机械系统固有频率和阻尼比。局部均值分解(LMD)方法可以自适应地将一......
局部均值分解(local mean decomposition,LMD)适用于分析非平稳的滚动轴承故障信号。文章针对LMD存在的端点效应以及敏感分量难以......
鉴于准确判别故障类型是解决配电线路故障的重要环节,考虑到现有局部均值分解(LMD)法在检测故障信号时存在的不足,提出一种基于分......
针对簇绒机的故障诊断问题,提出采集滚动轴承的振动信号进行故障诊断。采集的实际振动信号中往往存在噪声信号,需要去掉噪声后再进......
为了克服时域提取脉率变异性（PRV）信号过程中噪声、采样频率等因素的影响,提出一种PRV估计的新方法—局部均值分解（LMD）法。首先对原始......
研究了脑电信号特征的提取。考虑到传统的脑电信号特征提取方法不能够很好地刻画脑电信号特征,因而会给不同意识任务下运动想象脑......
针对变速器加速过程中轴承故障特征易于暴露难以提取问题，提出基于局部均值分解（LMD）和倒阶次谱的滚动轴承故障诊断方法。首先，对变速......
针对滚动轴承的故障振动信号的非线性非平稳性,提出了一种基于局部均值分解(Local Mean Decomposition, LMD)方法和逻辑回归(LR)的......
在机械设备中,轴承是其最重要的零部件之一,轴承工作状态的好坏直接影响着整个机械设备的安全与稳定运行。而在实际的生产工况中,......
学位
变形是造成基坑安全隐患的重要因素。为准确预测基坑变形趋势,提出一种将局部均值分解(LMD)、粒子群优化算法(PSO)与最小二乘支持......
针对军用装甲车变速箱工作环境恶劣、故障模式难以识别的问题,在现有方法基础上,将噪声辅助分析方法、局部均值分解(LMD)方法和BP......
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期刊
将局部均值分解(LMD)方法应用在监测数据中。实验结果表明,LMD-GM(1,1)模型的拟合效果和预测效果比EMD-GM(1,1)模型和GM(1,1)模型......
针对K-SVD算法在构建字典时字典原子易受噪声干扰混入虚假原子,正交匹配追踪(OMP)算法不易区分相似原子以及迭代终止条件难以确定......
为了提高滚动轴承健康状态评估的分类精度,提出了基于局部均值分解(Local mean decomposition,简称LMD)和具有故障样本的支持向量......
为了解决齿轮振动信号非平稳、非线性等问题,本文提出了一种故障诊断方法——基于LMD排列熵的齿轮故障诊断。首先利用改进的LMD算......
期刊
为准确预测边坡变形,采用局部均值分解(LMD)与Elman神经网络相结合的方法,构建基于LMD-Elman的露天矿边坡变形的滚动预测模型。通......
目前设备的机械故障诊断技术的研究多限于定性诊断,而故障诊断中故障程度的定量评估更能有效的指导设备维护。该文提出了一种低压......
