旋转机械故障

作品数：519被引量：2403H指数：22
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基于精细化改进多尺度快速样本熵的旋转机械故障诊断方法研究被引量：6
《机械强度》2023年第1期1-8,共8页周付明 刘武强 杨小强 申金星 陈赵懿 
为了解决现有多尺度样本熵(Multiscale Sample Entropy, MSE)方法提取复杂序列特征时存在的计算效率低及幅值信息缺失等问题,提出精细化改进多尺度快速样本熵(Refined Improved Multiscale Fast Sample Entropy, RIMFSE)方法。首先使用...
关键词：精细化改进多尺度快速样本熵 最大相关最小冗余 支持向量机分类器 旋转机械 故障诊断 
基于二维深度卷积网络的旋转机械故障诊断被引量：22
《机械强度》2020年第5期1039-1044,共6页张立智 徐卫晓 井陆阳 谭继文 
国家自然科学基金项目(51475249);山东省重点研发计划项目(2018GGX103016);山东省高等学校科技计划项目(J15LB10)资助。
针对旋转机械振动信号复杂且难以提取有效故障特征的问题,提出了一种短时傅里叶变换和二维深度卷积网络相结合的故障诊断方法。首先对旋转机械振动信号进行短时傅里叶变换,得到时频图;接着将时频图输入到二维深度卷积网络中进行识别,得...
关键词：滚动轴承 齿轮箱 故障诊断 深度卷积网络 短时傅里叶变换 
全矢—模糊核聚类在旋转机械故障诊断中的应用被引量：3
《机械强度》2014年第3期321-324,共4页付玉荣 韩捷 陈宏 王绍 
河南省高等学校青年骨干教师资助项目(2010GGJS-020);河南省教育厅自然科学研究计划(2010B460014)资助~~
针对传统旋转机械单通道故障诊断的信息不完整以及经典模糊聚类算法中的不足,结合全矢谱技术、密度函数法和模糊核聚类法,提出一种新的旋转机械故障识别方法。该方法首先应用全矢谱技术为特征提取工具,然后以密度函数法求得模糊核聚类...
关键词：全矢谱 模糊核聚类 密度函数法 旋转机械 
基于Volterra级数和SVM的旋转机械故障诊断方法研究被引量：3
《机械强度》2012年第5期633-637,共5页李志农 蒋静 赵匡 肖尧先 邬冠华 
国家自然科学基金(50775208,51075372);河南省教育厅自然科学基金(2006460005,2008C460003);湖南省机械设备健康维护重点实验室开放基金(200904);江西省研究生教育创新基地基金资助~~
提出一种基于Volterra级数和支持向量机的旋转机械故障诊断方法。该方法首先利用量子粒子群优化算法辨识出正常、转子碰摩、转子裂纹、基座松动四种状态下的Volterra核,分别利用一阶Volterra核和前三阶Volterra核作为特征向量,然后将这...
关键词：VOLTERRA级数 支持向量机(support vector machine SVM) 量子粒子群优化(quantum particle swarm optimization QPSO) 故障诊断 
阶比双谱及其在旋转机械故障诊断中的应用被引量：6
《机械强度》2006年第6期791-795,共5页韩捷 李军伟 李志农 
国家自然科学基金(50675209);河南省重大科技攻关项目(0122022000);河南省杰出人才创新基金项目(0621000500)资助项目。~~
双谱分析是处理非线性、非高斯信号的有力工具,然而,它是以分析恒频振动的稳态信号作为前提条件的,对分析旋转机械中广泛存在的变频振动信号(如旋转机械升降速信号)是无能为力的。而阶比双谱是一种分析变频振动信号的新方法,它将非稳态...
关键词：阶比双谱 同步整周期采样 旋转机械 故障诊断 
全信息小波包分析及其在旋转机械故障诊断中的应用被引量：5
《机械强度》2006年第5期639-642,共4页冯彩红 韩捷 李凌均 
河南省杰出人才创新基金项目(0621000500);河南省重大科技攻关项目(0122022000)资助。~~
针对传统旋转机械单通道故障诊断的不足,结合设备状态检测和故障诊断中微弱振动信号难以提取的问题,在介绍全信息技术的基础上,提出新的信号处理方法———全信息小波包分析,用小波包变换对双通道信号分别进行分解,以提取信号中的微弱...
关键词：旋转机械 故障诊断 全信息 小波包分析 全矢谱 
基于Wavelet-HMM的旋转机械故障诊断方法研究被引量：3
《机械强度》2003年第5期473-475,共3页何树波 丁启全 李志农 吴昭同 
国家自然科学基金资助项目 (50 0 750 79)~~
隐Markov模型是一个双随机过程 ,适用于动态过程的时间序列的建模并具有强大的时序模式分类能力 ,特别适合非平稳、重复再现性不佳的信号分析 ;小波变换具有多分辨率分析的特点 ,在时频两域都具有表征信号局部特征的能力。文中将小波变...
关键词：旋转机械 故障诊断 隐MARKOV模型 小波变换 状态识别 
双相干谱和RBF网络在旋转机械故障诊断中的应用被引量：5
《机械强度》2003年第4期360-363,共4页李志农 丁启全 吴昭同 郑时雄 
国家自然科学基金资助项目 (50 0 750 79)~~
双相干谱保留了信号的相位信息 ,可以用来描述非线性相位的耦合 ,径向基函数网络具有良好的推广能力和分类能力。文中将双相干谱和径向基函数网络结合 ,提出一种基于双相干谱与径向基函数网络相结合的旋转机械故障诊断方法 ,即以双相干...
关键词：双相干谱 径向基函数网络 故障诊断 旋转机械 碰摩 油膜涡动 
基于神经网络的旋转机械故障诊断研究被引量：11
《机械强度》2000年第2期104-106,共3页陈长征 张省 虞和济 
一般对特定的基于多层感知器的故障诊断问题 ,很难确定神经网络的结构。在分析了多层感知器对故障的识别和诊断能力后 ,采用由小到大和由大到小的方法确定神经网络隐层数与隐层单元数。研究了基于神经网络和振动频谱的旋转机械故障诊断...
关键词：故障诊断 神经网络 旋转机械 智能诊断 感知器 
矢谱── 一种实用的旋转机械故障诊断分析方法被引量：77
《机械强度》1998年第3期212-215,共4页韩捷 关惠玲 梁川 杨金才 
"振动;冲击;噪声"国家实验室资助项目;河南省自然科学基金
旋转机械的振动具有其复杂性和特殊性，在各个响应频率下，转子的运动轨迹是一个椭圆，该轨迹的主振矢、所在方向、副振矢以及进动方向是进行旋转机械故障诊断的重要信息。本文给出一种实用的旋转机械振动分析方法——矢谱分析，对于旋...
关键词：矢谱分析 旋转机械 故障诊断 
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