局域均值分解

作品数：115被引量：928H指数：17
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基于LMD-MSE和SVM的滚动轴承故障诊断方法研究
《中国设备工程》2025年第8期177-179,共3页户文刚 李晓东 
旋转机械滚动轴承早期振动信号往往表现出非平稳性且易受强噪声干扰,导致轴承早期微弱故障特征难以提取及故障类别难以辨识,因而提出了一种基于局域均值分解-多尺度熵(local mean decomposition-multi-scale entropy,LMD-MSE)和支持向量...
关键词：局域均值分解 多尺度熵 支持向量机 故障诊断 
基于LMD和DE-PNN的高压断路器机械故障识别方法被引量：4
《计算机应用与软件》2023年第6期57-62,165,共7页陈佳豪 吴浩 胡潇涛 顾小平 宋弘 
四川省科技厅项目(2019YJ0477,2018GZDZX0043);企业信息化与物联网测控技术四川省高校重点实验室项目(2018WZY01);人工智能四川省重点实验室项目(2019RYY01);四川理工学院四川省院士(专家)工作站项目(2018YSGZZ04);国家电网有限公司科技项目(521997180016)。
为了克服基于声音信号的断路器机械故障难以诊断的问题,提出一种基于局域均值分解(LMD)和差分进化算法(DE)优化后的概率神经网络(PNN)的断路器故障诊断方法。通过模拟故障发生条件采集传动机构卡涩、基座螺丝松动、合闸弹簧储能不足、...
关键词：机械故障诊断 声音信号 局域均值分解 差分进化优化算法 概率神经网络 
基于LMD-LSTM的大坝变形预测研究被引量：1
《测绘与空间地理信息》2023年第5期173-176,共4页徐笑笑 李冰 邹聪聪 
针对大坝变形监测数据呈现无规律特性和传统分解方法的不足,本文基于混合模型的思想提出了基于LMD-LSTM的大坝变形混合预测模型。首先利用局域均值分解(LMD)方法将原始数据进行分解,提取出不同频率的分量,再用长短期记忆人工神经网络(LS...
关键词：大坝变形 局域均值分解 长短期记忆人工神经网络 预测精度 
基于局域均值分解的行星齿轮箱故障诊断方法被引量：3
《机电工程》2023年第1期83-88,共6页邓敦杰 李鹏 王艺光 
国家自然科学基金资助项目(61474032)。
在低转速工况下,容易出现行星齿轮箱故障的微弱信号和强信号难以分离的情况,导致行星齿轮箱存在微弱故障诊断精度较差的问题,为此,提出了一种基于局域均值分解(LMD)的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,采用DASP数据采集系统,采集了行星齿...
关键词：齿轮传动 局域均值分解 最小二乘支持向量机 平移不变量小波降噪 振动信号降噪 微弱故障信号特征 
基于自相关降噪和局域均值分解的轨道车辆轴箱轴承故障诊断方法被引量：2
《实验室研究与探索》2022年第12期63-67,共5页宋冬利 董俭雄 郑则君 江炘坤 
国家重点研发计划(2019YFB1405401);西南交通大学学科交叉基础研究项目(2682021ZTPY099);湖南创新省份建设专项项目(2021GK4014)。
以轨道车辆轴箱轴承为研究对象,建立了基于振动监测的故障诊断模型,提出了基于自相关降噪和局域均值分解的轨道车辆轴箱轴承故障特征提取方法,用于轨道车辆轴箱轴承故障分类辨识。为分析该方法在轴箱轴承故障诊断中的有效性,参考轨道车...
关键词：轴箱轴承 故障诊断 局域均值分解 自相关降噪 
旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究被引量：3
《现代工业经济和信息化》2022年第3期254-256,共3页翟善明 
以典型旋转机械为研究对象,通过研究局部平均分解、形态学滤波、噪声辅助多重经验模式分解和多重经验模式分解等时,频率方法和旋转机械的微弱、复合故障诊断的应用,研究机械故障的诊断、为性能劣化状态识别和趋势预测提供了新的有效手段...
关键词：故障诊断 形态滤波 旋转机械 局域均值分解 
基于SR和LMD的埋地管道损伤谐波磁场检测方法
《管道技术与设备》2022年第1期35-40,共6页杨绪运 梅兆池 张魁 刘哲 赵以振 孙涛 王新华 
国家重点研发计划课题(2017YFC0805005-1);北京市教委科技重点项目(KZ201810005009)。
针对埋地钢质管道损伤不开挖检测问题,提出一种非接触式谐波磁场检测方法。利用调频载波原理将高频信号叠加到低频信号上构建谐波激励信号,通过聚焦阵列增强激励信号的空间辐射能量和靶向性;采用三维矢量隧道磁阻差分传感器阵列对磁场...
关键词：管道检测 谐波磁场 随机共振 局域均值分解 目标信号辨识 
基于改进LMD的泵站摆度信号分析
《排灌机械工程学报》2021年第10期1014-1019,1026,共7页潘虹 唐魏 郑源 于洋 
国家自然科学基金资助项目(51809082)。
局部均值分解(local mean decomposition,LMD)在分析非线性、非平稳信号时具有特有的分析能力,特别适合泵站机组摆度信号的分析.但是在信号分解为固有旋转分量的过程中,由于局域均值和包络估计函数在数据端点存在误差,会产生端点效应,...
关键词：局域均值分解 灰色B型关联度 欧氏距离 端点效应 
基于多层联合降噪的信号处理方法被引量：5
《科学技术与工程》2021年第29期12566-12573,共8页徐信芯 姜鑫 张辉 高康平 尚晓飞 
国家自然科学基金(51805041);新乡市重大科技项目(ZD19007);河南省重大科技专项(191110211500);浙江省交通运输厅科技计划(2021011)。
针对旋挖钻机钻杆振动信号具有非线性、非平稳的特点,以及多源振动耦合影响,提出了一种基于多层联合信号降噪方法,对振动信号进行降噪处理。首先,采用局域均值分解(local mean decomposition,LMD),得到一系列乘积函数(product functions...
关键词：信号降噪 局域均值分解(LMD) 奇异值分解(SVD) 小波阈值降噪(WTD) 相关系数 
基于LMD-PE与神经网络的刀具故障诊断方法被引量：5
《计算机测量与控制》2021年第6期25-29,共5页杨瑞元 尹晨 何建樑 王禹林 
南京理工大学机械工程学院重点科技项目(2018ZX04002001-008)。
针对刀具故障诊断信号信噪比低、诊断结果不准确等问题,采用局域均值分解(LMD)结合排列熵(PE)来处理采集到的刀具加工时的振动信号,然后将提取到的特征向量输入到训练好的长短期记忆神经网络(LSTM)中得到诊断结果,为了提高LSTM的诊断效...
关键词：刀具故障诊断 局域均值分解 排列熵 长短期记忆神经网络 卷积神经网络 
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