齿轮箱故障诊断

作品数：510被引量：2353H指数：20
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基于LMD近似熵和PSO-ELM的齿轮箱故障诊断被引量：15
《机械传动》2017年第8期109-113,共5页张玉学 潘宏侠 
国家自然科学基金(51175480;50875247)
针对齿轮箱使用中常见的故障检测与识别问题,考虑到齿轮箱振动响应信号非线性、非平稳的特性,提出基于局域均值分解(LMD)的近似熵和粒子群优化的极限学习机(PSO-ELM)结合的齿轮箱故障诊断方法。首先,使用LMD分解方法对齿轮箱各工况的振...
关键词：齿轮箱 局域均值分解 近似熵 PSO-ELM 故障诊断 
应用VMD和多参数融合的齿轮箱故障诊断被引量：12
《组合机床与自动化加工技术》2017年第4期92-95,共4页安邦 潘宏侠 张媛 张玉学 赵雄鹏 
国家自然科学基金:基于粒子群优化和滤波技术的复杂传动装置早期故障诊断研究(50875247)
由于齿轮箱故障信号的非线性,以及各种噪声的影响导致故障特征难以确定,为了准确、高效地分析齿轮箱故障信号,提出了一种应用变分模态分解(VMD)和多参数融合的齿轮箱故障诊断方法。首先对齿轮箱故障信号进行变分模态分解,并与传统的经...
关键词：多参数融合 齿轮箱 故障诊断 
MCKD-循环域解调方法在齿轮箱故障诊断中的应用被引量：10
《机械传动》2017年第1期183-188,共6页王志坚 王俊元 曾志强 张纪平 
多调制源、多载波信号的循环自相关解调分析存在交叉项的干扰,这使循环自相关解调方法的实际应用产生局限性。提出了基于最大相关峭度反褶积(Maximum correlated Kurtosis deconvolution,MCKD)和循环自相关解调方法相结合的齿轮箱故障...
关键词：MCKD 循环自相关解调 故障诊断 周期信号 
基于时频特征提取与神经网络的齿轮箱故障诊断被引量：5
《机电信息》2016年第12期68-69,共2页贺妍 马维金 刘迎各 张纪平 
山西省自然科学基金项目;项目编号:2015011063
齿轮箱是机械设备中非常重要的传动机构,其振动信号中包含齿轮箱运行状态的信息,当齿轮箱发生故障时,其振动信号特性也必然会改变。现以齿轮箱为研究对象,搭建了齿轮箱故障诊断实验台,对常见的五种齿轮箱故障进行了模拟,然后利用时、频...
关键词：齿轮箱 故障诊断 时频特征提取 BP神经网络 
基于LMD和RBF结合的齿轮箱故障诊断被引量：5
《机床与液压》2015年第7期181-184,共4页刘述文 潘宏侠 刘涛涛 
国家自然科学基金项目(50875247)
局域均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)是近年来出现的一种新的时频分析方法,在机械设备故障诊断领域中的应用日益广泛。针对齿轮箱振动故障信号的非平稳性和非线性,提出了一种基于局域均值分解和径向基函数神经网络(Radial Basis...
关键词：齿轮箱 LMD RBF神经网络 故障诊断 
基于多重分形和PSO-SVM的齿轮箱故障诊断被引量：6
《机械传动》2015年第2期132-136,共5页李莎 潘宏侠 张君东 赵卫伟 
国家自然科学基金(51175480)
针对齿轮箱振动信号的非线性和非平稳性,提出一种多重分形和粒子群优化的支持向量机(PSO-SVM)相结合的故障诊断方法。首先采用短时分维作为模糊控制参数的分形滤波器对背景噪声较大的齿轮箱振动信号进行滤波降噪;其次引入多重分形谱算...
关键词：齿轮箱 分形理论 多重分形 PSO-SVM 故障诊断 
基于MF-DFA和SVM的齿轮箱故障诊断被引量：5
《机械传动》2014年第12期119-123,共5页刘春林 潘宏侠 史斐娜 蒋红军 
国家自然科学基金(50875247)
针对齿轮箱的故障信号是具有非平稳性、非线性等复杂特征的信号,利用多重分形去趋势波动分析(MF-DFA)和支持向量机(SVM)相结合的方法对齿轮箱进行故障诊断。利用多重分形去趋势波动分析,提取齿轮箱故障的多重分形最大奇异指数,最小奇异...
关键词：多重分形 去趋势波动分析 支持向量机 故障诊断 
改进的EMD在齿轮箱故障诊断中的应用研究被引量：6
《机械传动》2014年第10期4-8,共5页许昕 潘宏侠 
国家自然科学基金(50875247);国家自然科学基金(51175480);山西省自然科学基金(2012021014-2)
提出了一种改进的经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的故障诊断方法。即将小波包降噪、相关系数原理及选择不同消失矩的db系小波降噪与EMD分解结合在一起的改进方法,其步骤是对故障信号先进行小波包降噪预处理;再进行EMD...
关键词：经验模态分解 小波降噪 相关系数 功率谱 故障诊断 
基于D-S证据理论和BP神经网络的齿轮箱故障诊断被引量：3
《煤矿机械》2014年第10期287-290,共4页黄剑文 李瑞琴 金剑 
国家自然科学基金项目(51275486)
在故障诊断时,需要从多方面获得关于同一对象的多维信息并进行融合,才能对设备进行更可靠更准确地诊断,以求得最佳诊断结果。以齿轮箱故障作为研究对象,提出了一种基于D-S证据理论和BP神经网络相结合的信息融合诊断方法,并进行了验证。...
关键词：齿轮箱 D-S证据理论 BP神经网络 故障诊断 
基于小波和神经网络的齿轮箱故障诊断被引量：3
《煤矿机械》2014年第8期268-270,共3页张君东 潘宏侠 刘春林 
国家自然科学基金资助项目(50875247)
对齿轮箱故障诊断特点和方法进行分析,举例介绍了小波变换在齿轮箱故障诊断中的应用。利用小波变换对齿轮箱工况信号进行分解,重构以及提取细节信号包络谱,快速准确判断出齿轮箱设备运行状态是否异常,并利用BP神经网络进行故障诊断定位...
关键词：齿轮箱 故障诊断 小波变换 BP神经网络 
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