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基于角域级联最大相关峭度反褶积的滚动轴承早期故障诊断 被引量:16
1
作者 任学平 张玉皓 +1 位作者 邢义通 王朝阁 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期2104-2111,共8页
变转速工况是某些启制动工作制设备常用的工作方式,针对启制动工作制下滚动轴承故障的振动信号呈现非平稳特性,加之现场环境噪声的干扰,难以从原始故障信号中提取特征频率。提出基于角域级联最大相关峭度(CMCKD)的滚动轴承故障诊断方法... 变转速工况是某些启制动工作制设备常用的工作方式,针对启制动工作制下滚动轴承故障的振动信号呈现非平稳特性,加之现场环境噪声的干扰,难以从原始故障信号中提取特征频率。提出基于角域级联最大相关峭度(CMCKD)的滚动轴承故障诊断方法。首先将时域非平稳故障信号进行角域重采样转换为角域内的平稳信号;然后用级联最大相关峭度反褶积对故障信号进行处理,抑制信号中的噪声,提取信号中的周期冲击成分。通过对仿真和实验数据的分析,验证了角域级联最大相关峭度反褶积方法的有效性。 展开更多
关键词 滚动轴承 早期故障诊断 角域重采样 最大相关峭度反褶积
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基于VMD-WPD的异构特征与随机森林融合的轴承变工况故障诊断应用研究
2
作者 胡志芳 周鸿博 邢义通 《今日制造与升级》 2023年第11期1-5,共5页
滚动轴承在变转速工况下,振动故障信息受到转速调制,传统的FFT分析会产生严重的频谱混叠。为了有效解决轴承变转速工况的故障诊断问题,文章提出了一种基于异构特征融合的智能故障诊断方法,首先利用变分模态分解(VMD)和小波包分解(WPD)... 滚动轴承在变转速工况下,振动故障信息受到转速调制,传统的FFT分析会产生严重的频谱混叠。为了有效解决轴承变转速工况的故障诊断问题,文章提出了一种基于异构特征融合的智能故障诊断方法,首先利用变分模态分解(VMD)和小波包分解(WPD)将非平稳的变转速信号分解为不同的分量,其次对不同的分量求取能量信息,利用能量信息构建基于模态和高低频的异构特征向量,最后将VMD-WPD的异构特征与随机森林的共智决策能力相结合,实现轴承智能故障诊断。试验表明,该方法能够较好地识别轴承变转速工况下的故障类型,为轴承的非平稳运行故障诊断研究提供参考。 展开更多
关键词 轴承 变工况 变分模态分解 小波包分解 随机森林 故障诊断
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基于IMF熵的多传感器网络融合滚动轴承故障诊断方法研究 被引量:6
3
作者 任学平 辛向志 +2 位作者 庞震 邢义通 王建国 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2015年第6期78-82,共5页
经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法可使滚动轴承振动信号根据自身尺度自适应的分解为若干个固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),信息熵能反映系统的不确定程度,滚动轴承发生故障会导致信息熵发生变化,结合EM... 经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法可使滚动轴承振动信号根据自身尺度自适应的分解为若干个固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),信息熵能反映系统的不确定程度,滚动轴承发生故障会导致信息熵发生变化,结合EMD与信息熵,提出了EMD空间状态特征谱熵和IMF奇异谱熵,将其作为概率神经网络的特征向量,构建多传感器系统的多个概率神经网络的初级诊断网络。由于概率神经网络累加层输出结果为属于每一种模式的概率值,用概率神经网络的累加层输出结果构建D-S证据理论的mass函数,通过D-S证据理论进行决策级融合诊断。将该方法用于滚动轴承故障模式分类,试验结果表明该方法的可行性与有效性。与单一传感器诊断相比,提高了故障诊断精度。 展开更多
关键词 多传感器 网络融合 滚动轴承
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基于小波包最优熵与RVM的滚动轴承故障诊断方法 被引量:7
4
作者 任学平 庞震 +2 位作者 辛向志 邢义通 马文生 《轴承》 北大核心 2014年第11期48-53,共6页
为解决滚动轴承振动信号信噪比低和故障分类准确性不高的问题,提出了小波包最优熵和相关向量机相结合的故障诊断方法。首先采用小波包对采集到的信号进行信噪分离,寻找分解后信号的最优小波包节点熵;然后提取最优节点能量作为训练样本,... 为解决滚动轴承振动信号信噪比低和故障分类准确性不高的问题,提出了小波包最优熵和相关向量机相结合的故障诊断方法。首先采用小波包对采集到的信号进行信噪分离,寻找分解后信号的最优小波包节点熵;然后提取最优节点能量作为训练样本,对相关向量机的多故障分类器进行训练,实现轴承的智能诊断。试验表明,该方法可简单有效地分离噪声,并具有良好的分类能力,可以很好地应用于轴承故障诊断。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 小波包 最优熵 相关向量机
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改进小波包的滚动轴承故障诊断 被引量:4
5
作者 任学平 庞震 +1 位作者 邢义通 辛向志 《河南科技大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2014年第5期9-14,107-108,共6页
小波包分解可以提高信号频率分辨率,但子带信号会出现虚假频率成分,造成严重的频率混叠现象。运用小波包的改进算法和经验模态分解相结合,来检测诊断滚动轴承故障的特征。首先,应用快速傅里叶变换和快速傅里叶逆变换对小波包各子带信号... 小波包分解可以提高信号频率分辨率,但子带信号会出现虚假频率成分,造成严重的频率混叠现象。运用小波包的改进算法和经验模态分解相结合,来检测诊断滚动轴承故障的特征。首先,应用快速傅里叶变换和快速傅里叶逆变换对小波包各子带信号进行处理,并调整滤波器组使子带频带顺序排列。提取含故障频率的子带信号对其进行经验模态分解,以互相关、峭度准则提取故障本征模函数分量,可以避免本征模函数分量选择的盲目性。对仿真信号分析和实例分析的结果表明:该方法能够准确地检测出轴承故障,从而突出该方法的有效性。 展开更多
关键词 改进小波包 经验模态分解 互相关 峭度 轴承故障
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基于多域特征及多传感器网络融合的滚动轴承故障诊断 被引量:3
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作者 任学平 辛向志 +2 位作者 庞震 邢义通 王建国 《轴承》 北大核心 2015年第2期53-58,共6页
将幅值域无量纲参数和时频域信息熵作为概率神经网络的特征向量,构建多传感器系统概率神经网络的初级诊断网络,并利用概率神经网络累加层输出结果构建Dempster-Shafer证据理论的mass函数,通过Dempster-Shafer证据理论进行决策级融合诊... 将幅值域无量纲参数和时频域信息熵作为概率神经网络的特征向量,构建多传感器系统概率神经网络的初级诊断网络,并利用概率神经网络累加层输出结果构建Dempster-Shafer证据理论的mass函数,通过Dempster-Shafer证据理论进行决策级融合诊断。将该方法用于滚动轴承故障模式分类,并通过实验室及现场实例验证了该方法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 信息熵 概率神经网络 证据理论 融合
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小波包和峭度在轴承早期故障分析中的应用 被引量:5
7
作者 任学平 庞震 +1 位作者 辛向志 邢义通 《轴承》 北大核心 2014年第3期45-48,共4页
为实现轴承故障的精确诊断,提出一种基于小波包与峭度准则的包络解调方法。当信噪比较小时,该方法可以剔除含噪信号,与现阶段经常使用的细节系数能量方法相比,可更为有效地提取轴承的故障信息。该方法首先利用小波包将振动信号分解,突... 为实现轴承故障的精确诊断,提出一种基于小波包与峭度准则的包络解调方法。当信噪比较小时,该方法可以剔除含噪信号,与现阶段经常使用的细节系数能量方法相比,可更为有效地提取轴承的故障信息。该方法首先利用小波包将振动信号分解,突出小波包降噪效果的明显性;然后以峭度准则提取降噪后信号所需的细节系数并对其重构;最终进行包络谱分析,准确地检测出轴承故障,提高轴承故障诊断的精确度。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 小波包 峭度 包络解调
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基于改进小波包和EEMD的轴承故障诊断 被引量:5
8
作者 任学平 庞震 +1 位作者 辛向志 邢义通 《轴承》 北大核心 2014年第6期41-44,57,共5页
针对轴承振动信号非平稳性及工作情况下难以获得故障频率,提出一种基于改进小波包和总体经验模态分解(EEMD)的轴承故障诊断方法。首先运用改进小波包对振动信号进行分解,得到按顺序排列的子带频带。然后提取故障频率范围的子带信号并进... 针对轴承振动信号非平稳性及工作情况下难以获得故障频率,提出一种基于改进小波包和总体经验模态分解(EEMD)的轴承故障诊断方法。首先运用改进小波包对振动信号进行分解,得到按顺序排列的子带频带。然后提取故障频率范围的子带信号并进行EEMD,以互相关系数和峭度准则提取故障分量,避免了固有模态函数(IMF)分量选择的盲目性。仿真和试验分析结果表明,该方法能有效且准确地检测出轴承故障。 展开更多
关键词 滚动轴承 改进小波包 总体经验模态分解 故障诊断
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基于阶次跟踪和小波包分析相结合的滚动轴承升速过程的故障诊断方法研究 被引量:2
9
作者 任学平 邢义通 +2 位作者 王建国 辛向志 张玉皓 《机床与液压》 北大核心 2015年第17期199-202,共4页
滚动轴承在实际工况下并非全部都是恒速运转,在某些工况下一直处于变速工作,因此对变速过程的振动信号进行研究同样具有重要意义。在其变速工作过程中,振动信号包含大量的特征信息。并且由于此类信号所表现出非平稳性的特点,如果采用传... 滚动轴承在实际工况下并非全部都是恒速运转,在某些工况下一直处于变速工作,因此对变速过程的振动信号进行研究同样具有重要意义。在其变速工作过程中,振动信号包含大量的特征信息。并且由于此类信号所表现出非平稳性的特点,如果采用传统的频谱分析法分析,结果就会出现严重的"频率模糊"现象,很难提取到故障信息。所以提出了一种基于阶次跟踪和小波包分析相结合的诊断方法。首先对升速过程时测得的原始时域信号进行等角度重采样,然后对重采样后的角域信号进行小波包分解和重构,最后对重构信号进行阶次谱分析。通过仿真信号验证和实例分析,能够对滚动轴承故障进行有效诊断,从而表明本方法的有效性。 展开更多
关键词 小波包 重采样 角域信号 阶次谱分析
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基于阶次跟踪和总体经验模式分解相结合的滚动轴承升速过程的故障诊断方法研究 被引量:1
10
作者 任学平 邢义通 +2 位作者 王建国 辛向志 张玉皓 《制造业自动化》 2015年第2期69-72,91,共5页
对于某些旋转机械(转炉、轧机)来说,一直处于变速运动,因此对变速过程的振动信号进行分析具有重要意义。滚动轴承作为其重要部件,对其升速过程的振动信号进行研究,有助于滚动轴承的故障诊断。提出了一种基于阶次跟踪和总体经验模式分解... 对于某些旋转机械(转炉、轧机)来说,一直处于变速运动,因此对变速过程的振动信号进行分析具有重要意义。滚动轴承作为其重要部件,对其升速过程的振动信号进行研究,有助于滚动轴承的故障诊断。提出了一种基于阶次跟踪和总体经验模式分解相结合的诊断方法。首先将升速过程的时域信号转化为角域信号,然后对角域信号进行总体经验模态分解,再用互相关、峭度准则对IMF分量进行提取,最后对提取到的信号进行阶次谱分析。通过实验案例的分析,能够有效的识别滚动轴承故障,进而表明本方法的有效性。 展开更多
关键词 滚动轴承 角域信号 总体经验模式分解 阶次谱分析
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基于最优熵与EEMD的滚动轴承微故障诊断方法 被引量:1
11
作者 任学平 庞震 +1 位作者 辛向志 邢义通 《机床与液压》 北大核心 2015年第3期189-193,共5页
滚动轴承是易损件,为了更好并及时检测出在信噪比低的情况下的轴承早期微故障振动信号,提出了小波包最优熵和EEMD相结合的方法。运用小波包最优熵对采集信号实现信噪分离,突出了小波包降噪效果明显;通过EEMD将信号分解成多个分量;最后... 滚动轴承是易损件,为了更好并及时检测出在信噪比低的情况下的轴承早期微故障振动信号,提出了小波包最优熵和EEMD相结合的方法。运用小波包最优熵对采集信号实现信噪分离,突出了小波包降噪效果明显;通过EEMD将信号分解成多个分量;最后以互相关、峭度准则提取故障信号分量以避免分量选择的盲目性。结果表明:该方法对轴承初期故障具有良好的降噪效果,可以准确快速地检测出轴承故障,从而表明该方法是有效且可行的。 展开更多
关键词 小波包最优熵 EEMD 互相关 峭度 轴承故障
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大学生人文素养培养的探索与实践 被引量:5
12
作者 姜顺清 张翠玲 +1 位作者 邢义通 张赫 《工业和信息化教育》 2021年第8期135-137,共3页
新时代,高等教育以立德树人为根本,对于工科专业来说,在学好专业技术的同时,思想教育与人文素养培养至关重要。以宁夏理工学院电气类专业综合能力培养为例,对人文素养能力培养进行了一些探索,通过开展电气类专业大学生“七步走”活动,... 新时代,高等教育以立德树人为根本,对于工科专业来说,在学好专业技术的同时,思想教育与人文素养培养至关重要。以宁夏理工学院电气类专业综合能力培养为例,对人文素养能力培养进行了一些探索,通过开展电气类专业大学生“七步走”活动,有效提升了大学生人文素养能力。 展开更多
关键词 高等教育 立德树人 人文素养 培养 电气
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阶次跟踪和双树复小波的轴承在非稳定运行时的故障诊断研究 被引量:7
13
作者 邢义通 周鸿博 +2 位作者 李志鹏 张玉皓 胡志芳 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2020年第3期361-366,共6页
风力发电机、转炉等设备常工作于变速工况下,滚动轴承作为设备的重要零部件之一,在非稳定运行时,传统的FFT分析存在"频率混叠"现象,难以提取有效的故障特征信息,故提出阶次跟踪和双树复小波相结合的故障诊断方法。首先运用阶... 风力发电机、转炉等设备常工作于变速工况下,滚动轴承作为设备的重要零部件之一,在非稳定运行时,传统的FFT分析存在"频率混叠"现象,难以提取有效的故障特征信息,故提出阶次跟踪和双树复小波相结合的故障诊断方法。首先运用阶次跟踪将非平稳的时域振动信号转化为平稳的角域信号,再应用双树复小波降低角域信号的信噪比,最后进行阶次谱分析,从而实现对滚动轴承在非稳定运行时的故障特征识别。通过仿真和实验数据分析,验证了该方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 阶次跟踪 双树复小波 滚动轴承 阶次谱
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基于EEMD和DT-CWT的滚动轴承在非稳定运行时的故障诊断研究 被引量:7
14
作者 邢义通 顾欣然 +2 位作者 王朝阁 张玉皓 胡志芳 《煤矿机械》 北大核心 2018年第10期157-160,共4页
为解决滚动轴承在变转速工况下的频率谱模糊及强噪声工况下的微弱故障信息提取问题,提出基于EEMD和DT-CWT相结合的故障特征分离法。首先应用阶次跟踪技术将非平稳的时域信号转化为平稳的角域信号,再运用EEMD技术对角域信号进行预处理,... 为解决滚动轴承在变转速工况下的频率谱模糊及强噪声工况下的微弱故障信息提取问题,提出基于EEMD和DT-CWT相结合的故障特征分离法。首先应用阶次跟踪技术将非平稳的时域信号转化为平稳的角域信号,再运用EEMD技术对角域信号进行预处理,应用互相关与峭度准则提取有效的IMF分量,最后对IMF分量进行DT-CWT降噪,分析降噪后的角域信号阶次谱,能够有效提取特征阶比。通过实验验证了该方法的有效性,为实际滚动轴承在非稳定运行时的微弱故障识别提供参考。 展开更多
关键词 滚动轴承 阶次跟踪 信号 阶次谱
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眼底视网膜血管图像的自动分割方法研究
15
作者 赵艳丽 邢义通 +2 位作者 李小敏 宋彩 王培培 《计算机科学》 2024年第S02期215-221,共7页
随着计算机科学技术的快速发展,数字图像处理已被广泛用于医学辅助诊断中。鉴于人体健康状态与视网膜的血管管径、走向及分布紧密关联,视网膜图像评估已成为医生诊断的关键环节。然而,传统手工分割视网膜血管比较耗时且结果可复现性较差... 随着计算机科学技术的快速发展,数字图像处理已被广泛用于医学辅助诊断中。鉴于人体健康状态与视网膜的血管管径、走向及分布紧密关联,视网膜图像评估已成为医生诊断的关键环节。然而,传统手工分割视网膜血管比较耗时且结果可复现性较差,已不适应当前需求。基于此,提出了一种基于图像处理的视网膜血管自动分割算法。该算法首先采用RGB彩色模型、直方图均衡化以及形态学方法对视网膜图像进行增强预处理,其次选用大津阈值法对图像的主干血管进行分割提取,之后通过高斯匹配滤波来动态调整阈值以实现小血管的分割,然后将分割后的主干及细小血管图像进行合并及优化,最后利用DRIVE图像库中的20张图像对该算法的性能进行了评估。结果表明,所提出的算法在准确度、灵敏度、特异度指标上分别达到了96.2%,77.3%,97.9%,从而验证了该算法的有效性和可靠性。 展开更多
关键词 视网膜图像 血管分割 图像预处理 大津阈值 高斯滤波器
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