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基于稀疏表示和SVM的航空发动机故障诊断
被引量:
2
1
作者
巩孟林
陈卫
+3 位作者
钟也磐
杜炜
李思路
梁涛
《噪声与振动控制》
CSCD
2017年第3期162-167,共6页
针对某型航空发动机减速器一级齿轮毂断裂问题,考虑其不易拆卸的特点,提出基于信号稀疏表示和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的故障诊断算法。首先,利用稀疏表示提取出最大和次大的稀疏系数作为特征向量。其次,选取支持向量机...
针对某型航空发动机减速器一级齿轮毂断裂问题,考虑其不易拆卸的特点,提出基于信号稀疏表示和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的故障诊断算法。首先,利用稀疏表示提取出最大和次大的稀疏系数作为特征向量。其次,选取支持向量机进行故障识别,在小样本学习条件下保持了较高的识别准确率。通过对简易减速器和航空发动机振动信号的分析证明了所提算法的有效性及其在工程应用中的价值。
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关键词
振动与波
航空发动机
故障诊断
稀疏表示
支持向量机
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职称材料
PSO稀疏分解在齿轮信号故障特征提取中的应用
被引量:
2
2
作者
巩孟林
陈卫
钟也磐
《空军工程大学学报(自然科学版)》
CSCD
北大核心
2018年第3期13-18,共6页
针对齿轮早期故障诊断,传统的信号处理方法受噪声干扰大,严重影响了齿轮故障特征提取。结合粒子群(PSO)算法和稀疏分解算法提出PSO稀疏分解,利用PSO在搜索最优解方面的优势降低了稀疏分解的计算复杂度,并提出了"匹配度"作为...
针对齿轮早期故障诊断,传统的信号处理方法受噪声干扰大,严重影响了齿轮故障特征提取。结合粒子群(PSO)算法和稀疏分解算法提出PSO稀疏分解,利用PSO在搜索最优解方面的优势降低了稀疏分解的计算复杂度,并提出了"匹配度"作为信号的特征量。通过对模拟信号和某型航空发动机齿轮毂振动信号的分析,证明PSO稀疏分解在强噪声背景下具有很好的稳健性,提高了振动信号的信噪比,能够有效提取齿轮的故障特征,故障信号的"匹配度"比正常信号平均高出0.4左右,与传统方法相比,优势较为明显。
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关键词
齿轮故障诊断
稀疏分解
粒子群算法
MORLET小波
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职称材料
基于加强谱峭度的航空发动机齿轮毂故障诊断
被引量:
3
3
作者
钟也磐
陈卫
+1 位作者
杜炜
巩孟林
《推进技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期1140-1146,共7页
针对航空发动机减速器一级齿轮毂故障诊断问题,提出了一种基于小波包和CHI-LMD(三次Hermite插值-局部均值分解)的加强谱峭度的故障诊断方法。在用AR(自回归)参数模型对原始信号进行降噪后,首先采用小波包对信号进行分解,并结合谱峭度找...
针对航空发动机减速器一级齿轮毂故障诊断问题,提出了一种基于小波包和CHI-LMD(三次Hermite插值-局部均值分解)的加强谱峭度的故障诊断方法。在用AR(自回归)参数模型对原始信号进行降噪后,首先采用小波包对信号进行分解,并结合谱峭度找出特征频带,继而用CHI-LMD对特征频带进行再分解获得若干PF分量,最后对获得的PF分量计算谱峭度作为故障识别参数。利用此方法对10组待识别信号的诊断结果表明,该方法能有效识别减速器一级齿轮毂故障,在不拆卸发动机的情况下实现了对目标的诊断。
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关键词
航空发动机
故障诊断
AR模型
小波包
谱峭度
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职称材料
题名
基于稀疏表示和SVM的航空发动机故障诊断
被引量:
2
1
作者
巩孟林
陈卫
钟也磐
杜炜
李思路
梁涛
机构
空军工程大学
出处
《噪声与振动控制》
CSCD
2017年第3期162-167,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(51175509)
文摘
针对某型航空发动机减速器一级齿轮毂断裂问题,考虑其不易拆卸的特点,提出基于信号稀疏表示和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的故障诊断算法。首先,利用稀疏表示提取出最大和次大的稀疏系数作为特征向量。其次,选取支持向量机进行故障识别,在小样本学习条件下保持了较高的识别准确率。通过对简易减速器和航空发动机振动信号的分析证明了所提算法的有效性及其在工程应用中的价值。
关键词
振动与波
航空发动机
故障诊断
稀疏表示
支持向量机
Keywords
vibration and wave
aircraft engine
fault diagnosis
sparse representation
SVM
分类号
O422.6 [理学—声学]
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职称材料
题名
PSO稀疏分解在齿轮信号故障特征提取中的应用
被引量:
2
2
作者
巩孟林
陈卫
钟也磐
机构
空军工程大学航空工程学院
出处
《空军工程大学学报(自然科学版)》
CSCD
北大核心
2018年第3期13-18,共6页
基金
国家自然科学基金(51175509)
文摘
针对齿轮早期故障诊断,传统的信号处理方法受噪声干扰大,严重影响了齿轮故障特征提取。结合粒子群(PSO)算法和稀疏分解算法提出PSO稀疏分解,利用PSO在搜索最优解方面的优势降低了稀疏分解的计算复杂度,并提出了"匹配度"作为信号的特征量。通过对模拟信号和某型航空发动机齿轮毂振动信号的分析,证明PSO稀疏分解在强噪声背景下具有很好的稳健性,提高了振动信号的信噪比,能够有效提取齿轮的故障特征,故障信号的"匹配度"比正常信号平均高出0.4左右,与传统方法相比,优势较为明显。
关键词
齿轮故障诊断
稀疏分解
粒子群算法
MORLET小波
Keywords
fault diagnosis of gear
sparse decomposition
PSO
Morlet wavelet
分类号
V232.8 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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职称材料
题名
基于加强谱峭度的航空发动机齿轮毂故障诊断
被引量:
3
3
作者
钟也磐
陈卫
杜炜
巩孟林
机构
空军工程大学航空航天工程学院
出处
《推进技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期1140-1146,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51175509)
文摘
针对航空发动机减速器一级齿轮毂故障诊断问题,提出了一种基于小波包和CHI-LMD(三次Hermite插值-局部均值分解)的加强谱峭度的故障诊断方法。在用AR(自回归)参数模型对原始信号进行降噪后,首先采用小波包对信号进行分解,并结合谱峭度找出特征频带,继而用CHI-LMD对特征频带进行再分解获得若干PF分量,最后对获得的PF分量计算谱峭度作为故障识别参数。利用此方法对10组待识别信号的诊断结果表明,该方法能有效识别减速器一级齿轮毂故障,在不拆卸发动机的情况下实现了对目标的诊断。
关键词
航空发动机
故障诊断
AR模型
小波包
谱峭度
Keywords
Aero-engine
Fault diagnosis
AR model
WPT
Spectral kurtosis
分类号
TH132.46 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于稀疏表示和SVM的航空发动机故障诊断
巩孟林
陈卫
钟也磐
杜炜
李思路
梁涛
《噪声与振动控制》
CSCD
2017
2
下载PDF
职称材料
2
PSO稀疏分解在齿轮信号故障特征提取中的应用
巩孟林
陈卫
钟也磐
《空军工程大学学报(自然科学版)》
CSCD
北大核心
2018
2
下载PDF
职称材料
3
基于加强谱峭度的航空发动机齿轮毂故障诊断
钟也磐
陈卫
杜炜
巩孟林
《推进技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
3
下载PDF
职称材料
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