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A model to determining the remaining useful life of rotating equipment,based on a new approach to determining state of degradation 被引量:3
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作者 Saeed RAMEZANI Alireza MOINI +1 位作者 Mohamad RIAHI Adolfo Crespo MARQUEZ 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2020年第8期2291-2310,共20页
Condition assessment is one of the most significant techniques of the equipment’s health management.Also,in PHM methodology cycle,which is a developed form of CBM,condition assessment is the most important step of th... Condition assessment is one of the most significant techniques of the equipment’s health management.Also,in PHM methodology cycle,which is a developed form of CBM,condition assessment is the most important step of this cycle.In this paper,the remaining useful life of the equipment is calculated using the combination of sensor information,determination of degradation state and forecasting the proposed health index.The combination of sensor information has been carried out using a new approach to determining the probabilities in the Dempster-Shafer combination rules and fuzzy c-means clustering method.Using the simulation and forecasting of extracted vibration-based health index by autoregressive Markov regime switching(ARMRS)method,final health state is determined and the remaining useful life(RUL)is estimated.In order to evaluate the model,sensor data provided by FEMTO-ST Institute have been used. 展开更多
关键词 remaining useful life(RUL) prognostics and health management(PHM) autoregressive markov regime switching(ARMRS) health index(HI) Dempster-Shafer theory fuzzy c-means(FCM) kurtosis-entropy DEGRADATION
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基于MRSVD-VMD的多分支配电网故障定位 被引量:2
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作者 吴佳享 孙云莲 陈楚昭 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2022年第11期58-65,共8页
针对配电网行波定位中受噪声干扰导致波头标定困难和传统定位方法不适用于多分支配网结构的问题,提出基于多分辨率奇异值分解-变分模态分解MRSVD-VMD(multi-resolution singular value decomposition-variational mode decomposition)... 针对配电网行波定位中受噪声干扰导致波头标定困难和传统定位方法不适用于多分支配网结构的问题,提出基于多分辨率奇异值分解-变分模态分解MRSVD-VMD(multi-resolution singular value decomposition-variational mode decomposition)的自适应波头标定算法和不受行波波速影响的T域定位算法。利用MRSVD和VMD分解故障行波,根据峭度值和峭熵比筛选有效分量,然后通过对称差分能量算子SDEO(symmetrical differencing energy operator)实现波头标定;最后利用行波到达时间筛选故障T域,实现故障点的区段定位和精确测距。仿真结果表明,MRSVD-VMD行波波头标定方法在不同噪声下能有效标定波头,T域定位算法排除波速影响,能实现多分支配电网故障的精确定位。 展开更多
关键词 多分辨率奇异值分解 变分模态分解 对称差分能量算子 峭度值 峭熵比 行波定位
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基于改进CEEMDAN-熵方法的管道泄漏工况识别 被引量:8
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作者 李传宪 逯雯雯 +3 位作者 石亚男 杜世聪 郑琬郁 李鹏宇 《石油化工高等学校学报》 CAS 2020年第1期88-96,共9页
负压波信号的去噪效果和特征向量的提取是影响输油管道泄漏检测准确性的关键因素。针对当前管道泄漏检测准确性较低的问题,提出了改进的添加成对白噪声的完全集合经验模态分解算法(改进的CEEMDAN)对负压波信号进行预处理,将管道上下游... 负压波信号的去噪效果和特征向量的提取是影响输油管道泄漏检测准确性的关键因素。针对当前管道泄漏检测准确性较低的问题,提出了改进的添加成对白噪声的完全集合经验模态分解算法(改进的CEEMDAN)对负压波信号进行预处理,将管道上下游压力传感器测得的负压波信号进行CEEMDAN分解,得到多个固有模态函数(IMF),并根据双通道传感器的相关系数原则筛选有效IMF分量,提出基于熵的特征向量,计算有效IMF分量的能量熵、峭度熵以及排列熵,并输入支持向量机(SVM)对不同工况进行分类。通过现场数据验证,改进的CEEMDAN-熵方法可以有效提高输油管道泄漏检测的准确性,具有一定的现场应用价值。 展开更多
关键词 CEEMDAN 相关系数 能量熵 峭度熵 排列熵 SVM
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一种改进的解卷积算法及其在滚动轴承复合故障诊断中的应用 被引量:16
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作者 齐咏生 樊佶 +2 位作者 李永亭 高学金 刘利强 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第21期140-150,共11页
针对滚动轴承复合故障振动信号非平稳、非线性特性且不同类型故障之间相互耦合,使得传统方法对复合故障冲击特征难以提取的问题,提出了一种基于自适应信号稀疏共振分解(ARSSD)和多点峭度最优最小熵解卷积修正(MK-MOMEDA)的故障诊断新方... 针对滚动轴承复合故障振动信号非平稳、非线性特性且不同类型故障之间相互耦合,使得传统方法对复合故障冲击特征难以提取的问题,提出了一种基于自适应信号稀疏共振分解(ARSSD)和多点峭度最优最小熵解卷积修正(MK-MOMEDA)的故障诊断新方法。使用ARSSD分析故障信号,并定义一个新的复合指标作为目标函数,利用布谷鸟寻优算法(CSA)对高、低品质因子进行优化选择,获得包含瞬态冲击成分的最优低共振分量;计算其多点峭度谱,提取低共振分量中包含的故障冲击周期成分;之后设定适当的周期区间,进行解卷积运算分离不同的故障特征;通过包络解调,分析谱图中突出的故障特征频率进而识别故障类型。实验平台模拟了滚动轴承两种和三种故障的复合情况,并对所提算法进行了验证,结果表明该方法可有效的从复合故障中提取出各类故障特征,实现故障诊断。 展开更多
关键词 振动信号 复合故障 故障诊断 RSSD 最优最小熵解卷积修正
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PSO优化的最大峭度熵反褶积齿轮箱故障诊断 被引量:13
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作者 尚雪梅 徐远纲 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2020年第7期64-72,共9页
考虑到最小熵反褶积只对单一的异常振动信号很敏感,而且,滤波器的长度需要人工调控,提出了一种最大峭度熵反褶积方法,并将其应用于轴承故障诊断。考虑峭度熵具有突出连续冲击振荡的优点,选择峭度熵作为反褶积的目标函数。同时,利用峭度... 考虑到最小熵反褶积只对单一的异常振动信号很敏感,而且,滤波器的长度需要人工调控,提出了一种最大峭度熵反褶积方法,并将其应用于轴承故障诊断。考虑峭度熵具有突出连续冲击振荡的优点,选择峭度熵作为反褶积的目标函数。同时,利用峭度熵作为改进的局部粒子群优化算法的适应度函数,利用局部粒子群优化滤波器长度,使最大峭度熵反褶积在解卷积时自适应地调整滤波器长度,从而能够准确地提取出连续的脉冲信号。实验分析结果验证了该方法能够更加有效的提取连续脉冲信号的能力,提升了故障诊断的精度。 展开更多
关键词 齿轮箱 粒子群优化算法 最大峭度熵反褶积 信号提取 故障诊断
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基于最优Morlet小波自适应包络解调的弱故障特征提取方法 被引量:11
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作者 侯新国 牛超 杨忠林 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第10期88-93,共6页
为自适应实现Morlet小波与故障冲击特征成分的最优匹配,采用基于Shannon小波熵的方法优化带宽参数设计最优Morlet小波。针对最佳尺度求取的难题,利用谱峭度与小波熵均能敏感反映冲击性的特性,提出了基于峭熵比求取最佳尺度。基于此,提... 为自适应实现Morlet小波与故障冲击特征成分的最优匹配,采用基于Shannon小波熵的方法优化带宽参数设计最优Morlet小波。针对最佳尺度求取的难题,利用谱峭度与小波熵均能敏感反映冲击性的特性,提出了基于峭熵比求取最佳尺度。基于此,提出基于最优Morlet小波自适应包络解调的弱故障特征提取方法,该方法首先对信号进行最优Morlet连续小波变换;然后,依据峭熵比自适应地求取最佳尺度并提取最佳尺度的小波系数;最后,对最佳尺度的小波系数取模即可实现对最优频带的包络解调,得到包络谱,从而实现微弱故障特征的提取。实例分析表明:该方法克服了传统包络解调需要人为设定带通滤波器参数的不足,能有效地从强噪背景中提取微弱故障特征。 展开更多
关键词 最优Morlet小波 自适应包络解调 Shannon小波熵 故障特征 峭熵比
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基于MCKD和包络谱的旋转机械故障诊断方法 被引量:8
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作者 钟先友 赵春华 +1 位作者 陈保家 田红亮 《机械传动》 CSCD 北大核心 2015年第7期113-117,共5页
针对旋转机械故障振动信号的调制特征和传统的包络谱分析需要预先依靠经验确定带通滤波器参数的缺陷,提出了一种基于最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)和包络谱相结合的旋转机械故障诊断方法。该方... 针对旋转机械故障振动信号的调制特征和传统的包络谱分析需要预先依靠经验确定带通滤波器参数的缺陷,提出了一种基于最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)和包络谱相结合的旋转机械故障诊断方法。该方法首先对振动信号进行MCKD滤波,然后进行Hilbert变换得到包络谱来识别故障。仿真信号分析和工程应用验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 旋转机械故障诊断 最大相关峭度解卷积 包络谱 最小熵解卷积
原文传递
一种自适应Morlet小波包络解调的弱故障检测方法 被引量:2
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作者 牛超 侯新国 杨忠林 《船电技术》 2015年第10期26-30,共5页
为自适应实现Morlet小波与故障冲击特征成分的最优匹配,采用基于Shannon小波熵的方法优化带宽参数设计了最优Morlet小波。针对最佳尺度的求取难题,利用谱峭度与小波熵均能敏感反映冲击性的特性,提出了基于峭熵比的最佳尺度的求取方法。... 为自适应实现Morlet小波与故障冲击特征成分的最优匹配,采用基于Shannon小波熵的方法优化带宽参数设计了最优Morlet小波。针对最佳尺度的求取难题,利用谱峭度与小波熵均能敏感反映冲击性的特性,提出了基于峭熵比的最佳尺度的求取方法。基于此,提出基于自适应Morlet小波包络解调的弱故障特征提取方法。仿真实验与实例分析表明:该方法克服了传统包络解调需要人为设定带通滤波器参数的不足,减少人工干预,能自动有效地从强噪背景中提取微弱故障特征,具有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 MORLET小波 自适应包络解调 Shannon小波熵 谱峭度 峭熵比
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最大鞘度熵反褶积的齿轮箱故障诊断
9
作者 白国庆 武昭晖 郝宁 《机械设计与制造》 北大核心 2023年第5期257-263,共7页
考虑到最小熵反褶积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)只对单一的异常振动信号很敏感,而且,滤波器的长度需要人工调控,提出了一种最大峭度熵反褶积(Maximum Kurtosis Entropy Deconvolution,MKSED)方法,并将其应用于轴承故障诊断。... 考虑到最小熵反褶积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)只对单一的异常振动信号很敏感,而且,滤波器的长度需要人工调控,提出了一种最大峭度熵反褶积(Maximum Kurtosis Entropy Deconvolution,MKSED)方法,并将其应用于轴承故障诊断。考虑峭度熵具有突出连续冲击振荡的优点,选择峭度熵作为反褶积的目标函数。同时,利用峭度熵作为改进的局部粒子群优化算法(Local Particle Swarm Optimization Algorithm,LPSO)的适应度函数,利用局部粒子群优化滤波器长度,使最大峭度熵反褶积在解卷积时自适应地调整滤波器长度,从而能够准确地提取出连续的脉冲信号。实验分析结果验证了该方法能够更叫有效的提取连续脉冲信号的能力,提升了故障诊断的精度。 展开更多
关键词 齿轮箱 粒子群优化算法 最大峭度熵反褶积 信号提取 故障诊断
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基于LPSO最大峭度熵反褶积的齿轮箱故障诊断 被引量:2
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作者 鹿洪荣 隋文涛 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2020年第10期117-121,共5页
考虑到最小熵反褶积(minimum entropy deconvolution, MED)只对单一的异常振动信号很敏感,而且,滤波器的长度需要人工调控,提出了一种最大峭度熵反褶积(maximum kurtosis entropy deconvolution, MKSED)方法,并将其应用于轴承故障诊断... 考虑到最小熵反褶积(minimum entropy deconvolution, MED)只对单一的异常振动信号很敏感,而且,滤波器的长度需要人工调控,提出了一种最大峭度熵反褶积(maximum kurtosis entropy deconvolution, MKSED)方法,并将其应用于轴承故障诊断。考虑峭度熵具有突出连续冲击振荡的优点,选择峭度熵作为反褶积的目标函数。同时,利用峭度熵作为改进的局部粒子群优化算法(local particle swarm optimization algorithm, LPSO)的适应度函数,利用局部粒子群优化滤波器长度,使最大峭度熵反褶积在解卷积时自适应地调整滤波器长度,从而能够准确地提取出连续的脉冲信号。实验分析结果验证了该方法能够更叫有效的提取连续脉冲信号的能力,提升了故障诊断的精度。 展开更多
关键词 齿轮箱 粒子群优化算法 最大峭度熵反褶积 信号提取 故障诊断
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基于峭度熵与分层极限学习机的动量轮轴承故障诊断研究 被引量:1
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作者 刘鹭航 张强 +5 位作者 王虹 李刚 吴昊 王志鹏 郭宝柱 张激扬 《中国空间科学技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期97-104,共8页
动量轮是卫星姿态控制系统的关键部件,其可靠性直接关系到整星寿命与安全。作为动量轮的核心组件,轴承易于发生故障,且独特结构和复杂运行环境导致监测信号信噪比低,早期故障诊断困难。针对这种情况,对变分模态分解和峭度熵结合的特征... 动量轮是卫星姿态控制系统的关键部件,其可靠性直接关系到整星寿命与安全。作为动量轮的核心组件,轴承易于发生故障,且独特结构和复杂运行环境导致监测信号信噪比低,早期故障诊断困难。针对这种情况,对变分模态分解和峭度熵结合的特征提取方法进行研究,获得动量轮轴承监测信号中的微弱故障特征,并建立特征向量。引入分层极限学习机,对结构和编码方法进行优化后用于轴承故障的识别。最后,将提出的方法用于实际故障的诊断,并通过与传统ELM方法比较,得出提出的方法在动量轮轴承故障诊断中具有更高的诊断精度,达到98.5%。 展开更多
关键词 故障诊断 动量轮轴承 变分模态分解 峭度熵 分层极限学习机
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