期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
基于特征频谱对齿轮箱的振动监测和故障诊断
被引量:
1
下载PDF
职称材料
导出
摘要
提出一种基于深度神经网络智能监测与诊断的方法。考虑到现有故障信号数据量及多样性不足以直接用来训练神经网络,提出一种基于特征频段的诊断神经网络。具体是利用现有数据进行频谱与包络谱分析,然后提取相应的故障频段与无故障频段。通过少量信号数据便可以提取足够数量的频段数据用以训练神经网络,利用该神经网络对齿轮箱进行振动监测。
作者
肖湘平
陈立立
高波
机构地区
荆州市巨鲸传动机械有限公司
出处
《设备管理与维修》
2021年第7期149-152,共4页
Plant Maintenance Engineering
关键词
振动监测
齿轮
特征频段
神经网络
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
引文网络
相关文献
节点文献
二级参考文献
9
参考文献
4
共引文献
165
同被引文献
4
引证文献
1
二级引证文献
0
参考文献
4
1
张绪锦,谭剑波,韩江洪.
基于BP神经网络的故障诊断方法[J]
.系统工程理论与实践,2002,22(6):61-66.
被引量:49
2
陈卫东,杨绍全.
加窗离散傅里叶变换测频分辨率研究[J]
.西安电子科技大学学报,2000,27(2):157-160.
被引量:14
3
陈康,陈良,耿臣露,王建明.
基于深度学习的重载车辆齿轮箱的云故障诊断研究[J]
.自动化应用,2017(12):33-34.
被引量:7
4
杨丽娟,张白桦,叶旭桢.
快速傅里叶变换FFT及其应用[J]
.光电工程,2004,31(B12):1-3.
被引量:99
二级参考文献
9
1
姬红兵,樊来耀.
高速FFT芯片TMC2310的开发[J]
.西安电子科技大学学报,1995,22(2):151-156.
被引量:2
2
张绪锦.XX雷达监控系统工程实施方案论证[M].合肥:华东电子工程研究所,1999..
3
张绪锦.雷达故障检测与诊断技术的理论研究及实践[M].合肥:合肥工业大学,2000..
4
Yang Shulin,IEEE Trans Signal Processing,1992年,40卷,12期,3085页
5
Webster R J,IEEE Trans ASSP,1990年,38卷,4期,727页
6
Ha Y H,IEEE Trans ASSP,1989年,37卷,2期,298页
7
吕迺光等.傅里叶光学[M]科学出版社,1985.
8
[美]布赖姆(E·O·Brigham) 著,柳群.快速富里叶变换[M]上海科学技术出版社,1979.
9
雷亚国,何正嘉.
混合智能故障诊断与预示技术的应用进展[J]
.振动与冲击,2011,30(9):129-135.
被引量:46
共引文献
165
1
YANG Haima,JIN Yan,ZHAO Xiao,QIANG Jia,LIU Jin,JIANG Bin,LIU Xin.
Extraction of Signal Frequency in Laser Ranging of Space Target Based on FPGA[J]
.Wuhan University Journal of Natural Sciences,2021,26(3):215-226.
被引量:2
2
宋寅卯,卢易枫,袁端磊.
基于DSP的二维FFT及其在帘子布疵点检测中的应用[J]
.电子器件,2007,30(5):1782-1785.
3
林国汉.
准同期参数测量算法研究[J]
.湖南工程学院学报(自然科学版),2007,17(3):1-4.
被引量:2
4
雷烨,姜子运.
基于最小二乘支持向量机的机车轴承故障诊断[J]
.电气传动自动化,2009,31(6):14-16.
被引量:6
5
朱兴统,熊建斌.
基于PCA和BP神经网络的故障诊断仿真系统[J]
.自动化与仪器仪表,2015(12):47-48.
被引量:5
6
李鹏,姬红兵.
跟踪及数据中继卫星系统瞄准式干扰的最佳干扰波形[J]
.西安电子科技大学学报,2005,32(3):435-438.
被引量:2
7
杨华波,张士峰,蔡洪.
BP神经网络中定性信息的使用[J]
.计算技术与自动化,2005,24(3):15-17.
被引量:1
8
钟洪声,周国勇,肖先赐.
一种快速测频的方法[J]
.电子科技大学学报,2006,35(1):40-42.
被引量:1
9
杨树莲.
BP神经网络在齿轮箱故障诊断中的应用[J]
.机床与液压,2006(7):244-245.
被引量:14
10
杨树莲,李文海,王灿林,康振华,葛诗煜.
小波和神经网络在采煤机故障诊断中的应用[J]
.煤炭科学技术,2006,34(9):23-25.
被引量:5
同被引文献
4
1
李林,李伟.
行星齿轮箱的故障诊断方法分析[J]
.电子技术(上海),2020(9):112-113.
被引量:1
2
王伟.
基于扭振信号的齿轮故障诊断方法研究[J]
.机械管理开发,2021,36(8):136-140.
被引量:1
3
陆崇义.
基于模态分析的机械故障诊断技术[J]
.科学技术创新,2021(35):181-183.
被引量:3
4
郝德琛,李华玲,黄晋英.
小波包分解和改进ResNet行星齿轮箱故障诊断方法[J]
.传感器与微系统,2022,41(8):116-119.
被引量:4
引证文献
1
1
李海涵.
齿轮箱机械损伤诊断系统的设计与研究[J]
.设备管理与维修,2023(10):47-48.
1
DING Baoqing,WU Jingyao,SUN Chuang,WANG Shibin,CHEN Xuefeng,LI Yinghong.
Sparsity-Assisted Intelligent Condition Monitoring Method for Aero-engine Main Shaft Bearing[J]
.Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,2020,37(4):508-516.
被引量:4
2
李冉.
新视角下人体域网模型的二阶统计量[J]
.现代信息科技,2020,4(19):41-44.
3
马天霆,孙振波,邓敏强,邓艾东.
基于RSBLMD算法的风机滚动轴承早期故障诊断[J]
.动力工程学报,2020(12):982-987.
被引量:7
4
Chen Yiya,Jia Minping,Yan Xiaoan.
A bearing fault feature extraction method based on cepstrum pre-whitening and a quantitative law of symplectic geometry mode decomposition[J]
.Journal of Southeast University(English Edition),2021,37(1):33-41.
被引量:1
5
Mao Yifan,Xu Feiyun.
A fault feature extraction method of gearbox based on compound dictionary noise reduction and optimized Fourier decomposition[J]
.Journal of Southeast University(English Edition),2021,37(1):22-32.
被引量:1
设备管理与维修
2021年 第7期
职称评审材料打包下载
相关作者
内容加载中请稍等...
相关机构
内容加载中请稍等...
相关主题
内容加载中请稍等...
浏览历史
内容加载中请稍等...
;
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部