振动故障诊断

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基于WPT-MCNN的电梯门机故障诊断方法
《九江学院学报(自然科学版)》2025年第1期30-36,共7页童鑫 万安平 程晓民 
国家自然科学基金资助项目(编号52372420);宁波市科创甬江2035关键技术突破计划项目(编号2024Z177);浙江省科技计划项目(编号2024C01039);宁波市重大专项(编号2022Z071,2023Z032)的研究成果之一。
电梯门机系统作为电梯运行的关键组件,其健康状态直接关系到电梯的安全性与运行效率。针对传统专家系统在电梯门机故障诊断中面临的诊断精度不高、效率低下等挑战,深入研究了人工智能深度学习技术在该领域的创新应用。鉴于电梯门机故障...
关键词：小波包变换 多尺度卷积网络 振动故障诊断 电梯门机系统 
轧钢机械振动故障诊断的策略研究
《中文科技期刊数据库（引文版）工程技术》2024年第12期074-077,共4页郝春波 
在钢铁加工企业的日常生产活动中,自原材料钢坯转换成成品的每一个环节,都离不开轧钢机械的支撑作用,而这些设备的制造周期往往较长。在满负荷生产的情况下,机械设备非常容易出现故障。一旦轧钢机出现故障,技术人员不仅要依照既定的故...
关键词：轧钢机械 机械振动 振动故障 
拖拉机底盘振动故障诊断与优化——基于模态识别模型被引量：1
《农机化研究》2024年第12期234-239,共6页田萌 
河南省高等学校重点科研项目(22A470005)。
拖拉机是农业生产中非常重要的工具之一,被广泛用于耕种、播种、收割、运输和其他农业活动中。但是,由于农业生产环境恶劣、工况复杂多变,农业拖拉机底盘结构在运行过程中会发生各类故障,进而影响拖拉机工作可靠性,降低农业生产效率。...
关键词：拖拉机底盘 故障诊断 模态识别 随机子空间法 
风力发电机组旋转机械振动故障诊断技术及应用研究——以齿轮箱和发电机为例
《中国科技期刊数据库 工业A》2024年第11期149-152,共4页毕晨皓 
风力发电机组作为可再生能源的核心部分,其稳定运行对电力系统安全与可靠性至关重要。然而,齿轮箱和发电机等旋转机械易出现振动故障,严重影响设备性能和使用寿命。本文以齿轮箱和发电机为例,研究风力发电机组旋转机械振动故障诊断技术...
关键词：风力发电机组 旋转机械 振动故障诊断 信号处理 机器学习算法 
基于时序深度融合网络的汽轮发电机组振动故障诊断
《山东电力技术》2024年第10期67-73,共7页何小锋 
国家重点研发计划项目(2022YFB4100403)。
将深度学习智能算法应用到汽轮发电机组振动故障诊断领域,推进汽轮发电机组振动故障智能诊断的进步,采用深度学习结合专家经验的方法,根据振动专家现场振动故障诊断的经验,将振动故障的时序特征及运行参数对故障的影响融入传统的深度学...
关键词：深度学习 时序 运行参数 振动 汽轮机 
基于多元状态评估和相关分析的振动故障诊断被引量：1
《振动与冲击》2024年第17期269-277,共9页黄杨森 王勇 刘云平 冯小健 
四川省科技攻关计划(2020YFG0350)。
针对运行状态汽轮发电机轴振、瓦振异常预警及其原因诊断困难问题,提出一种基于多元状态评估(multivariate state evaluation technology,MSET)和相关分析(correlation analysis, CA)的故障诊断方法。首先基于MSET和滑动窗口计算当前评...
关键词：多元状态评估(MSET) 相关分析(CA) 异常预警 故障诊断 
基于改进随机森林算法的汽轮机振动故障诊断研究被引量：1
《浙江电力》2024年第9期107-116,共10页李蔚 吴懿范 毛静宇 常增军 李仲博 王方舟 
国家重点研发计划(2019YFE0126000)。
随机森林算法具有抗噪声和计算能力强的优点,被广泛应用于旋转机械的振动故障诊断中,但在工业场景中存在样本较少、无法引入先验知识、准确度较低等问题。对此,基于层次分析思想,利用信息熵引入先验知识优化决策树,提出了基于IRF(改进...
关键词：汽轮机 振动故障诊断 改进随机森林算法 层次分析 信息熵 
300 MW机组引风机电机振动故障诊断及动平衡试验
《安徽电气工程职业技术学院学报》2024年第3期75-79,共5页汤杰杰 徐天宇 徐鹏程 
针对某300 MW机组引风机电机振动超标故障,对电机及引风机进行全面振动测试和分析,明确了引风机电机振动故障的原因,通过在电机风扇和电机与引风机的联轴器上加重,消除了电机振动故障,满足了设备的安全稳定运行需要,同时在两个加重面上...
关键词：300 MW机组 引风机电机 振动 故障诊断 
多工况直升机附件齿轮箱振动故障诊断
《振动．测试与诊断》2024年第2期246-252,406,共8页万安平 龚志鹏 王景霖 单添敏 何家波 
航空科学基金资助项目(20183333001);国家自然科学基金资助项目(52372420);中国博士后基金特别资助项目(2018T110587);浙大城市学院科研培育基金资助项目(J-202220)。
针对直升机附件齿轮箱在有限多工况条件下故障特征提取难度大、识别准确率低等问题,提出一种结合变分模态分解(variationalmodedecomposition,简称VMD)与多尺度卷积神经网络(multi-scaleconvolutionalneural netwo,简称MCNN)的故障诊断...
关键词：变分模态分解 多尺度卷积网络 振动故障诊断 附件齿轮箱 
融合IMF能量矩和BiLSTMNN的水电机组振动故障诊断被引量：10
《水力发电学报》2023年第10期86-95,共10页邓晓琴 瞿卫华 陈金保 王云鹤 邹屹东 胡文庆 肖志怀 
国家自然科学基金(51979204)。
针对水电机组振动信号存在非平稳和非线性,提出一种结合IMF能量矩和双向长短期记忆神经网络(bidirection long short term memory neural network,BiLSTMNN)的故障诊断方法。首先采用互补集合经验模态分解(complementary ensemble empir...
关键词：本征模态函数 能量矩 双向长短期记忆神经网络 故障诊断 水电机组振动信号 
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