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基于CEEMD航空液压管路故障诊断方法研究
被引量:
3
1
作者
崔芷宁
于晓光
+3 位作者
孙杰
于喜金
冉子晴
张小龙
《机床与液压》
北大核心
2023年第1期189-195,共7页
航空液压管路是飞机液压系统的重要组成部分,为了对其早期故障进行准确识别及预测,针对航空液压管路中早期微弱故障振动信号进行研究,利用自适应白噪声完备总体经验模态分解方法将信号分解为多个分量,搭建ResNet网络结构,并将获得的分...
航空液压管路是飞机液压系统的重要组成部分,为了对其早期故障进行准确识别及预测,针对航空液压管路中早期微弱故障振动信号进行研究,利用自适应白噪声完备总体经验模态分解方法将信号分解为多个分量,搭建ResNet网络结构,并将获得的分量输入到深度残差网络(ResNet)进行训练测试。实验结果表明:CEEMDAN-ResNet模型故障识别率可达99.78%,故障预测训练迭代到1200次时,准确率将会达到99.5%左右并持续稳定,验证了所建立的CEEMDAN-ResNet模型对航空液压管路早期故障识别与预测的准确性、可行性。
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关键词
航空液压管路
深度残差网络
自适应白噪声完备总体经验模态分解
早期故障预测
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职称材料
基于互相关能比熵和BiGRU-GRU的轧机关键零部件早期故障诊断
被引量:
2
2
作者
胡睿
《计算机测量与控制》
2022年第2期95-102,共8页
轧机作为机械制造行业的重要设备,工况环境复杂,其关键零部件极易发生故障,对其进行早期故障诊断,趋势预测存在困难;对此文章以轴承为例,提出了一种新型性能退化指标用于检测出现早期故障的时刻;对于防止轧机工作环境复杂的问题,首先要...
轧机作为机械制造行业的重要设备,工况环境复杂,其关键零部件极易发生故障,对其进行早期故障诊断,趋势预测存在困难;对此文章以轴承为例,提出了一种新型性能退化指标用于检测出现早期故障的时刻;对于防止轧机工作环境复杂的问题,首先要对采集到的样本信号进行降噪,实现对噪声信号的去除,之后利用互相关函数对样本前后数据进行互相关分析,然后求分析所得数据的所有极值点能量与总能量得比值,最后将做的比值带入信息熵公式,即为最终得性能退化指标,即互相关能比熵,并通过包络谱分析验证指标的有效性;针对轴承性能退化趋势预测的问题,利用门控循环单元网络(GRU)和双向门控循环单元网络(BiGRU)各自的优点建立了BiGRU-GRU网络。将采集到的数据分为训练数据和测试数据,在训练数据中训练之后,对测试数据进行预测,实现了对轴承性能退化趋势的预测。并通过对比实验证明了所提性能评估指标和网络比一般指标和网络具有更好的效果。
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关键词
轧机
轴承
早期故障诊断
退化趋势预测
互相关能比熵
门控循环单元网络
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职称材料
题名
基于CEEMD航空液压管路故障诊断方法研究
被引量:
3
1
作者
崔芷宁
于晓光
孙杰
于喜金
冉子晴
张小龙
机构
辽宁科技大学机械工程与自动化学院
出处
《机床与液压》
北大核心
2023年第1期189-195,共7页
基金
国家自然科学基金面上项目(51775257)。
文摘
航空液压管路是飞机液压系统的重要组成部分,为了对其早期故障进行准确识别及预测,针对航空液压管路中早期微弱故障振动信号进行研究,利用自适应白噪声完备总体经验模态分解方法将信号分解为多个分量,搭建ResNet网络结构,并将获得的分量输入到深度残差网络(ResNet)进行训练测试。实验结果表明:CEEMDAN-ResNet模型故障识别率可达99.78%,故障预测训练迭代到1200次时,准确率将会达到99.5%左右并持续稳定,验证了所建立的CEEMDAN-ResNet模型对航空液压管路早期故障识别与预测的准确性、可行性。
关键词
航空液压管路
深度残差网络
自适应白噪声完备总体经验模态分解
早期故障预测
Keywords
Aviation
hydraulic
pipeline
Deep
residual
network
Complete
ensemble
empirical
mode
decomposition
with
adaptive
noise
early
fault
prediction
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于互相关能比熵和BiGRU-GRU的轧机关键零部件早期故障诊断
被引量:
2
2
作者
胡睿
机构
重庆交通大学机电与车辆工程学院
出处
《计算机测量与控制》
2022年第2期95-102,共8页
文摘
轧机作为机械制造行业的重要设备,工况环境复杂,其关键零部件极易发生故障,对其进行早期故障诊断,趋势预测存在困难;对此文章以轴承为例,提出了一种新型性能退化指标用于检测出现早期故障的时刻;对于防止轧机工作环境复杂的问题,首先要对采集到的样本信号进行降噪,实现对噪声信号的去除,之后利用互相关函数对样本前后数据进行互相关分析,然后求分析所得数据的所有极值点能量与总能量得比值,最后将做的比值带入信息熵公式,即为最终得性能退化指标,即互相关能比熵,并通过包络谱分析验证指标的有效性;针对轴承性能退化趋势预测的问题,利用门控循环单元网络(GRU)和双向门控循环单元网络(BiGRU)各自的优点建立了BiGRU-GRU网络。将采集到的数据分为训练数据和测试数据,在训练数据中训练之后,对测试数据进行预测,实现了对轴承性能退化趋势的预测。并通过对比实验证明了所提性能评估指标和网络比一般指标和网络具有更好的效果。
关键词
轧机
轴承
早期故障诊断
退化趋势预测
互相关能比熵
门控循环单元网络
Keywords
rolling
mill
bearing
early
fault
diagnosis
degradation
trend
prediction
cross-correlation
energy
ratio
entropy
gate
recurrent
unit
分类号
TN967.2 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CEEMD航空液压管路故障诊断方法研究
崔芷宁
于晓光
孙杰
于喜金
冉子晴
张小龙
《机床与液压》
北大核心
2023
3
下载PDF
职称材料
2
基于互相关能比熵和BiGRU-GRU的轧机关键零部件早期故障诊断
胡睿
《计算机测量与控制》
2022
2
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职称材料
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