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基于RF与D-S证据理论融合的多通道齿轮箱复合故障诊断
1
作者
贾舜宇
齐咏生
+2 位作者
魏淑娟
刘利强
李永亭
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2024年第13期115-125,共11页
针对齿轮箱复合故障特征难于提取,诊断缺乏自动识别性,且单通道往往无法全面表征故障信息等问题,提出一种基于随机森林与证据理论相融合的多通道齿轮箱复合故障诊断方法。首先通过小波包变换对各通道复合故障信号进行分解,得到故障信号...
针对齿轮箱复合故障特征难于提取,诊断缺乏自动识别性,且单通道往往无法全面表征故障信息等问题,提出一种基于随机森林与证据理论相融合的多通道齿轮箱复合故障诊断方法。首先通过小波包变换对各通道复合故障信号进行分解,得到故障信号的特征向量;之后引入一种新的特征集组合框架构建针对不同故障的特征数据集,通过随机森林算法划分单个分类模型;接着综合考虑各分类模型,合成每个通道下的集成分类器,并提出一种新的迭代自更新策略不断完善分类器的性能;最后设计一种基于Lance距离的改进D-S证据理论算法,该算法采用Lance距离来度量各空间证据间的证据距离,并构造Lance矩阵,由此获得相似度矩阵来衡量各证据体间的相似程度和支持度,通过计算各通道的敏感度权重系数进行BPA修正,获得最终的诊断融合结果。通过齿轮箱试验平台进行算法验证,结果表明该方法能有效识别出复合故障中包含的每类故障,并能全面融合不同通道的故障冗余信息,实现齿轮箱复合故障的精确诊断。
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关键词
齿轮箱
复合故障
随机森林算法
多通道
证据理论
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职称材料
一种基于增强型最大二阶循环平稳盲解卷积的齿轮箱复合故障诊断
被引量:
2
2
作者
齐咏生
单成成
+2 位作者
贾舜宇
刘利强
董朝轶
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第24期2927-2941,2952,共16页
针对齿轮箱复合故障振动信号易受到背景噪声干扰,使得传统方法对复合故障冲击特征难以准确分离的问题,提出一种自适应最大二阶循环平稳盲解卷积(ACYCBD)与1.5维导数增强谱相结合的复合故障诊断方法。首先,利用循环谱分析检测复合故障振...
针对齿轮箱复合故障振动信号易受到背景噪声干扰,使得传统方法对复合故障冲击特征难以准确分离的问题,提出一种自适应最大二阶循环平稳盲解卷积(ACYCBD)与1.5维导数增强谱相结合的复合故障诊断方法。首先,利用循环谱分析检测复合故障振动信号中与故障特征相关的循环频率成分,构建不同目标类型的循环频率集;之后,根据不同类型的循环频率集,提出一种以三阶累积量稀疏度(TCS)为指标,自适应地选取最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)的最优滤波器长度的改进算法,从而更好地获得包含不同故障冲击成分的CYCBD最优滤波信号;最后,提出一种新的1.5维导数谱进行特征增强,提高信噪比,并分析谱图中突出的故障特征频率进而判别故障类型。通过仿真信号与故障实验平台数据对算法进行验证,结果表明该方法能够实现齿轮箱复合故障的准确分离与诊断。
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关键词
齿轮箱
复合故障
循环谱分析
最大二阶循环平稳盲解卷积
1.5维导数谱
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职称材料
题名
基于RF与D-S证据理论融合的多通道齿轮箱复合故障诊断
1
作者
贾舜宇
齐咏生
魏淑娟
刘利强
李永亭
机构
内蒙古工业大学电力学院
内蒙古自治区机电控制重点实验室
内蒙古自治区高等学校智慧能源技术与装备工程研究中心
内蒙古超高压供电公司
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2024年第13期115-125,共11页
基金
国家自然科学基金(62363029,62241309)
内蒙古科技计划项目(2020GG0283,2021GG0164)
内蒙古自然科学基金(2022MS06018,2021MS06018)。
文摘
针对齿轮箱复合故障特征难于提取,诊断缺乏自动识别性,且单通道往往无法全面表征故障信息等问题,提出一种基于随机森林与证据理论相融合的多通道齿轮箱复合故障诊断方法。首先通过小波包变换对各通道复合故障信号进行分解,得到故障信号的特征向量;之后引入一种新的特征集组合框架构建针对不同故障的特征数据集,通过随机森林算法划分单个分类模型;接着综合考虑各分类模型,合成每个通道下的集成分类器,并提出一种新的迭代自更新策略不断完善分类器的性能;最后设计一种基于Lance距离的改进D-S证据理论算法,该算法采用Lance距离来度量各空间证据间的证据距离,并构造Lance矩阵,由此获得相似度矩阵来衡量各证据体间的相似程度和支持度,通过计算各通道的敏感度权重系数进行BPA修正,获得最终的诊断融合结果。通过齿轮箱试验平台进行算法验证,结果表明该方法能有效识别出复合故障中包含的每类故障,并能全面融合不同通道的故障冗余信息,实现齿轮箱复合故障的精确诊断。
关键词
齿轮箱
复合故障
随机森林算法
多通道
证据理论
Keywords
gearbox
composite fault
random forest algorithm
multi-channel
evidence theory
分类号
TH132.41 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
一种基于增强型最大二阶循环平稳盲解卷积的齿轮箱复合故障诊断
被引量:
2
2
作者
齐咏生
单成成
贾舜宇
刘利强
董朝轶
机构
内蒙古工业大学电力学院
内蒙古自治区机电控制重点实验室
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第24期2927-2941,2952,共16页
基金
国家自然科学基金(61763037)
内蒙古自治区自然科学基金(2020MS05029)
+1 种基金
内蒙古自治区科技计划(2020GG0283)
内蒙古自治区科技成果转化项目(CGZH2018129)。
文摘
针对齿轮箱复合故障振动信号易受到背景噪声干扰,使得传统方法对复合故障冲击特征难以准确分离的问题,提出一种自适应最大二阶循环平稳盲解卷积(ACYCBD)与1.5维导数增强谱相结合的复合故障诊断方法。首先,利用循环谱分析检测复合故障振动信号中与故障特征相关的循环频率成分,构建不同目标类型的循环频率集;之后,根据不同类型的循环频率集,提出一种以三阶累积量稀疏度(TCS)为指标,自适应地选取最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)的最优滤波器长度的改进算法,从而更好地获得包含不同故障冲击成分的CYCBD最优滤波信号;最后,提出一种新的1.5维导数谱进行特征增强,提高信噪比,并分析谱图中突出的故障特征频率进而判别故障类型。通过仿真信号与故障实验平台数据对算法进行验证,结果表明该方法能够实现齿轮箱复合故障的准确分离与诊断。
关键词
齿轮箱
复合故障
循环谱分析
最大二阶循环平稳盲解卷积
1.5维导数谱
Keywords
gearbox
compound fault
cyclic spectrum analysis
maximum second-order cyclostationarity blind deconvolution(CYCBD)
1.5-dimensional derivative spectrum
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于RF与D-S证据理论融合的多通道齿轮箱复合故障诊断
贾舜宇
齐咏生
魏淑娟
刘利强
李永亭
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
一种基于增强型最大二阶循环平稳盲解卷积的齿轮箱复合故障诊断
齐咏生
单成成
贾舜宇
刘利强
董朝轶
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
下载PDF
职称材料
已选择
0
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