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题名基于EMD和包络谱分析的轴承故障诊断研究
被引量：16
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作者
李辉
郑海起
唐力伟
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机构
军械工程学院一系
石家庄铁路职业技术学院机电工程系
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出处
《河北工业大学学报》
CAS
2005年第1期11-15,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(50375157)
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文摘
提出了一种基于经验模态分解 (EMD) 和包络谱分析的轴承故障诊断的新方法.EMD 是把时间序列信号,分解成不同特征时间尺度的固有模态函数(IMF),具有自适应的分析能力,然后通过选取表征轴承故障的 IMF分量进行包络谱分析,就可提取轴承故障信号的特征.轴承故障实验信号的研究结果表明:该方法能有效地识别轴承故障.
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关键词
故障诊断
轴承
包络谱分析
经验模态分解
信号处理
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Keywords
faultsdiagnosis
bearing
envelope spectrum analysis
empirical mode decomposition
signalprocessing
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分类号
TN911
[电子电信—通信与信息系统]
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题名燃气轮发电机组多故障诊断的物元分析方法
被引量：9
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作者
金文
陈长征
金志浩
闻邦椿
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机构
沈阳工业大学诊断与控制工程中心
沈阳化工学院机械工程学院
东北大学机械工程与自动化学院
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出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第17期57-60,共4页
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基金
国家自然基金项目(50475169
50535010)
教育部春晖计划项目(Z2005-1-21007)。~~
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文摘
以振动特征频谱为依据,提出了一种定性与定量相结合的多故障的可拓诊断方法。基于可拓学中的物元理论,建立定性地描述燃气轮机故障诊断问题的物元模型;引入可拓集合中的关联函数及关联度,提出了多故障诊断准则,根据故障特征定量地确定燃气轮发电机组故障症状隶属于特定故障的程度。用接近阈值确定可能同时发生的故障类型,用类别阈值确定不能同时发生的故障类型。以燃气轮机组实际故障为例验证了该方法的合理性、有效性。结果表明多维物元模型能较好地表征燃气轮机的多故障问题,并能解决燃气轮发电机组的多故障诊断问题。
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关键词
热能与动力工程
燃气轮机
故障诊断
可拓理论
物元分析
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Keywords
thermal power engineering
gas turbine
faultsdiagnosis
extension set
matter-element analysis
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分类号
TM311
[电气工程—电机]
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题名基于小波神经网络(WNN)的齿轮故障诊断
被引量：4
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作者
芮执元
徐龙云
冯瑞成
任丽娜
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机构
兰州理工大学机电工程学院
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出处
《机械传动》
CSCD
北大核心
2008年第1期80-83,共4页
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文摘
在研究齿轮故障诊断模型以及齿轮故障诊断策略的基础上,选择基于知识方法的小波神经网络方法用于齿轮故障诊断,提出了学习速率自适应调整的梯度下降法来修正小波神经网络的各个系数;最后通过实验证明,利用小波神经网络技术能够实现准确识别齿轮故障。
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关键词
齿轮故障机理
齿轮故障诊断
小波神经网络(WNN)
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Keywords
Gear faults mechanism Gear faultsdiagnosis Wavelet Neural Network
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分类号
TH132.41
[机械工程—机械制造及自动化]
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