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基于MED-EEMD的滚动轴承微弱故障特征提取 被引量：36
1
作者 王志坚 韩振南 +1 位作者 刘邱祖 宁少慧 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第23期70-78,共9页
针对滚动轴承在强噪声环境下故障信号微弱、故障特征难以提取等问题,提出了基于最小熵反褶积(minimum entropy deconvolution,MED)和总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)两者相结合的方法来提取滚动轴承... 针对滚动轴承在强噪声环境下故障信号微弱、故障特征难以提取等问题,提出了基于最小熵反褶积(minimum entropy deconvolution,MED)和总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)两者相结合的方法来提取滚动轴承微弱故障特征。通过对仿真信号和风电齿轮箱的振动信号分析,结果表明:为了弥补在强背景噪声下EEMD对微弱信号特征提取的局限性,该文选取MED作为EEMD的前置滤波器,最后对敏感的本征模态函数进行循环自相关函数解调分析,得出了风电齿轮箱的故障来自于高速轴的微小弯曲和高速轴输出端#10轴承外圈点蚀。同时与EEMD进行对比分析,表明了这种方法对微弱故障特征提取有较好的适用性。该文为多故障共存并处于强背景噪声下的微弱特征提取提供了参考。 展开更多
关键词 轴承 故障检测 信号分析 齿轮箱 最小熵反褶积 总体平均经验模态分解 微弱故障 多故障
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基于ITD和LS-SVM的风力发电机组轴承故障诊断 被引量：32
2
作者 安学利 蒋东翔 +1 位作者 陈杰 刘超 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2011年第9期10-13,共4页
为了更好地识别出复杂条件下风力风电机组主轴承的运行状态,提出了基于固有时间尺度分解(ITD)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的风电机组轴承故障诊断方法。该方法首先将调心滚子轴承振动信号分解成若干个固有旋转分量和一个趋势分量之和... 为了更好地识别出复杂条件下风力风电机组主轴承的运行状态,提出了基于固有时间尺度分解(ITD)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的风电机组轴承故障诊断方法。该方法首先将调心滚子轴承振动信号分解成若干个固有旋转分量和一个趋势分量之和。然后,对前几个固有旋转分量的瞬时幅值进行频谱分析,找出频谱中外圈、内圈、滚动体故障特征频率处以及转动频率处的幅值,将其作为故障特征向量。最后,将故障特征向量输入LS-SVM来识别机组轴承的运行状态。实验结果表明,该方法可以快速、较准确地诊断出风力发电机组轴承故障。 展开更多
关键词 固有时间尺度分解 故障特征频率幅值 支持向量机 最小二乘支持向量机 风力发电机组 调心滚子轴承 故障诊断
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滚动轴承故障监测诊断技术应用进展 被引量：32
3
作者 李兴林 张仰平 +3 位作者 曹茂来 张燕辽 陆水根 李建平 《工程与试验》 2009年第4期1-5,42,共6页
概述了滚动轴承故障监测和诊断工程与试验应用技术的现状,着重介绍了基于振动信号的信号处理方法,并预测了滚动轴承故障监测和诊断技术应用的发展方向。
关键词 滚动轴承 故障监测 故障诊断 诊断技术 信号处理 应用技术
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基于PCA的滚动轴承故障检测方法 被引量：17
4
作者 许丽 张进明 +1 位作者 张广明 徒伟 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2010年第6期325-329,共5页
针对滚动轴承故障检测数据处理的问题,由于机械轴承损坏引起机器的故障,为保障安全,要进行检测。现提出了一种主元分析PCA与统计相结合的方法。首先介绍了基于PCA的滚动轴承故障检测方法的相关理论知识,利用PCA算法将滚动轴承振动信号... 针对滚动轴承故障检测数据处理的问题,由于机械轴承损坏引起机器的故障,为保障安全,要进行检测。现提出了一种主元分析PCA与统计相结合的方法。首先介绍了基于PCA的滚动轴承故障检测方法的相关理论知识,利用PCA算法将滚动轴承振动信号数据建立模型,并将降维后获得的数据用统计方法即T2和SPE进行处理,从而检测出轴承故障。为了研究上述方法对不同情况下滚动轴承的故障检测效果,选取不同直径、不同采样频率、不同转速、不同负载四种情况下的故障进行实验。实验结果表明,方法能较好地分辨出轴承的正常和故障状态,可以较好地解决滚动轴承故障检测数据处理的问题。 展开更多
关键词 滚动轴承 主元分析 统计方法 故障检测
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时域新指标和PNN在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量：14
5
作者 李文峰 戴豪民 许爱强 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2016年第9期1382-1386,共5页
针对传统时域指标在滚动轴承信号特征提取时分类精度不高的问题。首先,选取适合在线简单快速判别的时域指标,并根据轴承疲劳损伤大小和局部损伤数量增加,分析时域指标对故障的敏感性;其次,融合传统时域指标,得到了两个更为敏感的时域新... 针对传统时域指标在滚动轴承信号特征提取时分类精度不高的问题。首先,选取适合在线简单快速判别的时域指标,并根据轴承疲劳损伤大小和局部损伤数量增加,分析时域指标对故障的敏感性;其次,融合传统时域指标,得到了两个更为敏感的时域新指标TALAF和THIKAT;最后,利用实时性较好的概率神经网络训练和测试包括两个新指标的数据集,并与未加入新指标的数据集训练和测试结果进行比较,仿真结果验证了TALAF和THIKAT指标有效提高了轴承故障诊断的准确性。 展开更多
关键词 滚动轴承 时域指标 概率神经网络 故障诊断
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基于Hilbert的单边带调制随机共振的微弱信号检测 被引量：14
6
作者 张刚 吴瑕 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第2期10-17,共8页
为了克服经典随机共振中的小参数检测条件的限制,介绍了基于Hilbert变换的单边带频率调制技术,并与二阶随机共振系统相结合,提出了运用调制随机共振的方法实现工程中大信号检测的应用。针对小采样频率和大采样频率进行了分开讨论,并对... 为了克服经典随机共振中的小参数检测条件的限制,介绍了基于Hilbert变换的单边带频率调制技术,并与二阶随机共振系统相结合,提出了运用调制随机共振的方法实现工程中大信号检测的应用。针对小采样频率和大采样频率进行了分开讨论,并对基频信号的选取做了相关研究。研究结果发现,小采样频率下,Hilbert单边带频率调制技术结合二阶系统有很好的检测效果。大采样频率下,可以结合变尺度处理进行优化。数值仿真分析表明,基频信号取在频率轴分辨率的10～60倍时,会有一个较高的并且较稳定的输出信噪比。并将变尺度Hilbert单边带频率调制技术运用于实际的轴承内外圈故障信号检测中,能明显、准确的检测出单频故障大信号。 展开更多
关键词 HILBERT变换 单边带调制 变尺度 二阶随机共振 大信号检测 轴承故障检测
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结合小波包奇异谱熵和SVDD的滚动轴承性能退化评估 被引量：13
7
作者 周建民 徐清瑶 +1 位作者 张龙 李鹏 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2016年第12期1882-1887,共6页
针对设备的视情维修,提出一种将小波包奇异谱熵和支持向量数据描述(SVDD)相结合的滚动轴承性能退化评估方法。先提取轴承全寿命周期内振动信号的小波包奇异谱熵作为轴承状态的特征矢量,然后以轴承正常状态下的特征矢量训练SVDD,得到正... 针对设备的视情维修,提出一种将小波包奇异谱熵和支持向量数据描述(SVDD)相结合的滚动轴承性能退化评估方法。先提取轴承全寿命周期内振动信号的小波包奇异谱熵作为轴承状态的特征矢量,然后以轴承正常状态下的特征矢量训练SVDD,得到正常状态下的基准超球体,再计算轴承全寿命周期内的特征矢量与基准超球体之间的相对距离,作为性能退化过程的定量评估指标,并对失效阈值和早期故障阈值进行设定。结果表明,与基于小波包和SVDD的性能退化评估方法相比,该方法的早期故障检测能力更强,对轴承性能退化各个阶段的描述更加准确。最后,利用基于EMD的Hilbert包络解调方法对评估结果的正确性进行了验证。 展开更多
关键词 滚动轴承 小波包奇异谱熵 支持向量数据描述 性能退化评估 包络解调
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Adaboost_SVM集成模型的滚动轴承早期故障诊断 被引量：13
8
作者 陈法法 杨晶晶 +2 位作者 肖文荣 程珩 张发军 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2018年第2期237-243,共7页
针对滚动轴承早期故障诊断中故障特征微弱难以有效检测的问题,提出一种基于Adaboost提升支持向量机(Support vector machines,SVM)集成学习模型的滚动轴承早期故障诊断方法。首先以Cincinnati大学实测的滚动轴承全寿命振动数据为基础,... 针对滚动轴承早期故障诊断中故障特征微弱难以有效检测的问题,提出一种基于Adaboost提升支持向量机(Support vector machines,SVM)集成学习模型的滚动轴承早期故障诊断方法。首先以Cincinnati大学实测的滚动轴承全寿命振动数据为基础,采用特征参数跟踪法,建立特征参数的趋势分析,并据此选择用于滚动轴承早期故障诊断的敏感特征参量,然后通过构造Adaboost提升SVM集成学习模型,并将其应用于滚动轴承的早期故障检测中。Ada Boost能够自适应地提升单一SVM的分类性能,相对于传统的单一SVM分类器Adaboost_SVM稳定性最好,早期故障诊断准确率最高。实验结果表明,结合优选的敏感特征参量,Adaboost_SVM能有效地诊断滚动轴承的早期故障模式。 展开更多
关键词 集成学习模型 支持向量机 ADABOOST 滚动轴承 故障检测
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基于倒频谱理论的滚动轴承故障检测 被引量：8
9
作者 芮执元 徐龙云 李贵明 《轴承》 北大核心 2007年第1期35-37,共3页
探讨了倒频谱技术在滚动轴承故障诊断中的应用。针对滚动轴承振动信号的特征,利用倒频谱技术可简化谱图的特征分析,提高滚动轴承故障诊断的准确性。
关键词 滚动轴承 故障诊断 振动 信号 倒频谱
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Levy噪声驱动下指数型单稳系统的随机共振特性分析 被引量：12
10
作者 张刚 宋莹 张天骐 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期893-900,共8页
该文基于绝对值型和指数型势函数,构建了更一般的指数型单稳势函数,深入研究了Levy噪声驱动的指数型单稳系统,并总结出不同特征指数a和不同对称参数b下,指数型系统参数l和b,Levy噪声强度系数D对指数系统共振输出的作用规律。研究表明:... 该文基于绝对值型和指数型势函数,构建了更一般的指数型单稳势函数,深入研究了Levy噪声驱动的指数型单稳系统,并总结出不同特征指数a和不同对称参数b下,指数型系统参数l和b,Levy噪声强度系数D对指数系统共振输出的作用规律。研究表明:在不同Levy噪声驱动下,通过调节参数l和b均可诱导随机共振(SR),且当b(或l)的取值越大时,产生较好随机共振效果l(或b)的区间越大,从而改善传统SR系统由于参数选择不当造成随机共振效果不佳的问题。此外,通过调节噪声强度系数D也能产生随机共振,且较好随机共振区间不随a或b变化;最后将指数型单稳系统应用于轴承故障检测,效果明显优于传统双稳系统。 展开更多
关键词 指数型单稳系统 Levy噪声 随机共振 轴承故障检测
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基于二维互补随机共振的轴承故障诊断方法研究 被引量：12
11
作者 陆思良 苏云升 +3 位作者 赵吉文 何清波 刘方 刘永斌 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期7-12,27,共7页
一维随机共振(One-Dimensional Stochastic Resonance,1DSR)被广泛用于轴承故障诊断中。针对传统1DSR对微弱信号的检测效果不够理想,输出信号噪声大,不能准确获得轴承故障特征频率(Fault Characteristic Frequency,FCF)等问题,提出一种... 一维随机共振(One-Dimensional Stochastic Resonance,1DSR)被广泛用于轴承故障诊断中。针对传统1DSR对微弱信号的检测效果不够理想,输出信号噪声大,不能准确获得轴承故障特征频率(Fault Characteristic Frequency,FCF)等问题,提出一种新的二维互补随机共振(Two-Dimensional Complementary Stochastic Resonance,2DCSR)方法并应用于轴承故障诊断。将采集到的轴承故障信号根据共振带位置进行带通滤波并解调,随后将解调信号对半分成两个子信号并输入2DCSR的两个输入端,利用输出信号的加权功率谱峭度(WPSK)指标对2DCSR系统参数进行自适应调节优化,得到最优的滤波输出信号及频谱,以识别轴承FCF并诊断轴承故障类型。数值仿真及实验结果表明,提出的方法可以有效地增强轴承FCF并提高轴承故障诊断效果。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 二维互补随机共振 加权功率谱峭度 微弱信号检测
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信号稀疏分解理论在轴承故障检测中的应用 被引量：9
12
作者 张新鹏 胡茑庆 +2 位作者 程哲 胡雷 陈凌 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期141-147,共7页
将信号稀疏分解理论引入到轴承故障检测问题中,提出新的轴承故障检测方法。通过字典学习的方式可有效实现轴承正常状态振动信号稀疏表示的超完备字典。利用该字典只适用于轴承正常状态信号稀疏分解的特点,将待分析信号在该字典上展开,... 将信号稀疏分解理论引入到轴承故障检测问题中,提出新的轴承故障检测方法。通过字典学习的方式可有效实现轴承正常状态振动信号稀疏表示的超完备字典。利用该字典只适用于轴承正常状态信号稀疏分解的特点,将待分析信号在该字典上展开,通过比较信号稀疏表示误差与所设定阈值的关系来判断轴承对应的状态,从而实现轴承的故障检测。实验结果表明:当误差阈值设置合理时,该方法可有效地判断出轴承是否发生故障。 展开更多
关键词 轴承故障检测 稀疏分解 字典学习 稀疏表示误差
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基于定子电流监控的轴承故障在线监测 被引量：9
13
作者 张海刚 尹怡欣 +1 位作者 祝乔 杨永亮 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期513-520,共8页
随着自动化技术的增长,对感应电动机内部滚动轴承的状态监控得到了飞速发展.很多优秀的技术手段被运用到轴承故障的在线监测上,然而还存在着两点不足:1)提取的故障信号不够准确;2)无法满足在线的需求.本文在基于定子电流监测的基础上,... 随着自动化技术的增长,对感应电动机内部滚动轴承的状态监控得到了飞速发展.很多优秀的技术手段被运用到轴承故障的在线监测上,然而还存在着两点不足:1)提取的故障信号不够准确;2)无法满足在线的需求.本文在基于定子电流监测的基础上,提出了一种新型的轴承故障在线诊断方法.为了能够从电流频谱中提取更加准确的信息,作者将改进了的时域平均方法(time domain average method,TDA)运用到故障信号的隔离中.另一方面,极限学习机(extreme learning machine,ELM)在分类问题上表现出良好的泛化性能,它快速的训练速度能够保证在线故障监测的实施.文章最后考虑了3种电机运行状态,仿真结果均证明了此方法的有效性和稳定性. 展开更多
关键词 轴承故障 故障诊断 时域平均方法 信号分析
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基于SVD降噪和STFT解调方法的轴承故障检测 被引量：8
14
作者 胡晓依 何庆复 王华胜 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期95-100,共6页
针对目前振动信号STFT解调方法在轴承故障检测应用中存在的不足,提出奇异值分解降噪与STFT解调相结合的轴承故障检测新方法。利用振动测试响应信号重构系统的相空间,得到吸引子轨迹矩阵,然后对轨迹矩阵进行奇异值分解以剔除噪声,并利用S... 针对目前振动信号STFT解调方法在轴承故障检测应用中存在的不足,提出奇异值分解降噪与STFT解调相结合的轴承故障检测新方法。利用振动测试响应信号重构系统的相空间,得到吸引子轨迹矩阵,然后对轨迹矩阵进行奇异值分解以剔除噪声,并利用STFT技术对降噪信号进行解调分析。对于轴承故障自动检测中如何准确选出1组含有丰富故障信息的解调信号序列用于解调谱分析这一难题,提出按修正的归一化峭度(MKv)最大化准则进行选择。仿真和实际轴承故障信号分析结果表明,与传统的基于STFT解调的检测方法相比,提出的改进方法可以更早地发现轴承早期故障,实用性更强。 展开更多
关键词 轴承 故障检测 SVD 降噪 STFT 解调
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基于模糊熵和分形维数的滚动轴承早期故障检测 被引量：9
15
作者 吴鹏飞 赵新龙 《风机技术》 2019年第S1期71-79,共9页
滚动轴承是风机、变速箱等旋转机械中最常发生故障的元件,一旦出现故障,将会使得整个系统停机甚至导致灾难性后果。因此,对滚动轴承进行早期故障检测有着重要的意义。本文提出利用模糊熵和分形维数结合的方法对滚动轴承振动信号进行故... 滚动轴承是风机、变速箱等旋转机械中最常发生故障的元件,一旦出现故障,将会使得整个系统停机甚至导致灾难性后果。因此,对滚动轴承进行早期故障检测有着重要的意义。本文提出利用模糊熵和分形维数结合的方法对滚动轴承振动信号进行故障特征的提取,利用樽海鞘群算法优化的支持向量机(SSA-SVM)来构建早期故障检测的模型。通过滚动轴承正常运行和早期故障时采样的历史数据,训练和测试早期故障检测模型,可以实现对故障未知的振动信号进行早期故障检测。通过实验,证实了该方法在滚动轴承早期故障检测上的有效性。 展开更多
关键词 滚动轴承 早期故障检测 模糊熵 分形维数 樽海鞘群算法 支持向量机
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基于参数分析的滚动轴承故障声发射特征提取 被引量：8
16
作者 于洋 李东彪 杨平 《无损检测》 2018年第1期6-10,共5页
滚动轴承是旋转机械结构中的重要构件,其一旦发生故障会造成极大的危险。根据滚动轴承的结构特点,制定了相应的声发射检测方案,并对不同故障的滚动轴承进行检测。通过声发射的参数特征,用单参分析法、经历图分析法、分布图分析法、相关... 滚动轴承是旋转机械结构中的重要构件,其一旦发生故障会造成极大的危险。根据滚动轴承的结构特点,制定了相应的声发射检测方案,并对不同故障的滚动轴承进行检测。通过声发射的参数特征,用单参分析法、经历图分析法、分布图分析法、相关图分析法等,对不同工况的轴承故障进行分析比较。结果表明,声发射检测技术可以用于滚动轴承的故障诊断和特征提取。 展开更多
关键词 声发射 滚动轴承 参数分析 故障检测
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一种MED最优滤波长度选择新方法及其应用 被引量：8
17
作者 贺志远 陈果 +1 位作者 何超 滕春禹 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期389-403,共15页
最小熵解卷积(MED)是旋转机械故障诊断领域广泛应用的有效方法,它可以从噪声中提取微弱的故障冲击成分。然而它的有效性依赖于滤波长度的选取,目前,针对MED滤波长度的自动选取并没有明确有效的方法,往往需要人为经验选择。因此,在MED的... 最小熵解卷积(MED)是旋转机械故障诊断领域广泛应用的有效方法,它可以从噪声中提取微弱的故障冲击成分。然而它的有效性依赖于滤波长度的选取,目前,针对MED滤波长度的自动选取并没有明确有效的方法,往往需要人为经验选择。因此,在MED的算法基础上,通过结合自相关函数,提出了一种MED最优滤波长度选择的新方法,该方法构建了一个能量判定标准来衡量输出信号的周期性,从而自适应地确定MED的最优的滤波长度以提升微弱故障信号中的周期脉冲成分,避免MED方法容易出现最大化单一随机脉冲现象的发生。该方法应用于滚动轴承故障微弱冲击特征提取,并利用两个实例进行了有效性验证:基于辛辛那提试验中心的滚动轴承全寿命疲劳加速试验;带机匣的航空发动机转子试验器模拟远离轴承振动源的故障试验。结果表明,所提方法可以消除传递路径影响,提升微弱冲击周期性特征,并且与最大相关峭度解卷积(MCKD)方法相比,诊断结果更具优势。 展开更多
关键词 最小熵解卷积(MED) 滤波长度 滚动轴承 微弱故障 故障检测
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基于LSTM-WPHM模型的风机轴承故障报警与寿命预测方法 被引量：8
18
作者 马明骏 赵海心 +1 位作者 姜孝谟 成骁彬 《风机技术》 2022年第3期63-71,共9页
受极端恶劣运行环境和复杂多变运行工况的影响,风电机组的轴承存在很高的故障率,进而导致风电机组容易发生非计划停机,减少风机的发电量,增加风场的运维成本。考虑风机运行的非稳态性和不确定性,提出一种基于SCADA数据的多变量LSTM时序... 受极端恶劣运行环境和复杂多变运行工况的影响,风电机组的轴承存在很高的故障率,进而导致风电机组容易发生非计划停机,减少风机的发电量,增加风场的运维成本。考虑风机运行的非稳态性和不确定性,提出一种基于SCADA数据的多变量LSTM时序预测模型和WPHM可靠性分析模型相结合的混合方法,实现风电机组轴承故障预警和寿命预测。该方法通过LSTM时序预测模型集成多变量对轴承故障的影响,提高了轴承可靠性分析精度,并简化了可靠性模型的参数估计。同时,以模型预测残差为状态指标,建立WPHM可靠性分析模型,以累积失效概率为失效指标,实现故障报警和寿命预测的有机结合。利用某海上风场实际机组的故障信息和监测数据,验证了该方法的准确性和有效性。 展开更多
关键词 轴承 WPHM LSTM 故障预警 寿命预测
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基于Chen系统的滚动轴承早期微弱故障检测方法研究 被引量：8
19
作者 唐贵基 闫晓丽 王晓龙 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第20期128-133,141,共7页
针对滚动轴承早期故障信号相对微弱,经常淹没在环境噪声中而不易识别和提取的问题。提出了一种基于Chen系统的滚动轴承早期微弱故障检测方法。研究了Chen系统的非线性动力学特性,发现参数和初值的微小变化都有可能引起吸引子形状的明显... 针对滚动轴承早期故障信号相对微弱,经常淹没在环境噪声中而不易识别和提取的问题。提出了一种基于Chen系统的滚动轴承早期微弱故障检测方法。研究了Chen系统的非线性动力学特性,发现参数和初值的微小变化都有可能引起吸引子形状的明显改变,因此可以用吸引子形状的改变表征系统的微小扰动的存在。设计了基于Chen振子的微弱故障检测系统,根据Chen系统的吸引子在参数变化过程中形状有可能发生阶跃变化的特殊性质,设计了一种基于混沌吸引子形状阶跃变化的阈值选取方法,不仅实现了阈值的自动选取,还能自动识别输入信号中待测成分是否存在。将基于Chen系统的微弱信号检测方法应用于滚动轴承早期微弱故障诊断中。仿真和实验表明,该方法能够有效识别滚动轴承早期微弱故障,具有实际应用价值。 展开更多
关键词 CHEN系统 滚动轴承 微弱故障检测 阈值
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回转支承的故障监测诊断技术研究 被引量：8
20
作者 刘志军 陈捷 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2011年第11期127-131,共5页
回转支承的故障监测诊断技术的研究对于提高设备的运行效率、减少经济损失具有重要的意义。有针对性地概述了基于振动信号、温度信号、摩擦力矩、声发射、应力波的回转支承监测诊断技术,以及针对上述信号的分析处理方法,其中包括针对回... 回转支承的故障监测诊断技术的研究对于提高设备的运行效率、减少经济损失具有重要的意义。有针对性地概述了基于振动信号、温度信号、摩擦力矩、声发射、应力波的回转支承监测诊断技术,以及针对上述信号的分析处理方法,其中包括针对回转支承局部缺陷信号诊断的HHT、EEMD-MSPCA等方法。最后,对各监测诊断方法进行比较,并提出基于混合智能多传感器信息融合技术将成为回转支承故障诊断的重要发展方向。 展开更多
关键词 回转支承 故障监测 故障诊断
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