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自适应冗余提升小波包变换的滚动轴承故障诊断新方法
被引量:
1
1
作者
肖顺根
宋萌萌
赖联锋
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第5期816-822,共7页
针对滚动轴承故障微弱信号特征识别问题,提出一种非抽样运算的自适应冗余提升小波包诊断方法,解决了传统的小波包或提升小波变换进行抽样运算造成故障信息失真问题。该方法以提升原理为基础,通过Lagrange插值细分思想计算初始的非抽样...
针对滚动轴承故障微弱信号特征识别问题,提出一种非抽样运算的自适应冗余提升小波包诊断方法,解决了传统的小波包或提升小波变换进行抽样运算造成故障信息失真问题。该方法以提升原理为基础,通过Lagrange插值细分思想计算初始的非抽样预测和更新算子,进而构造了自适应冗余提升小波包分解与重构算法。对仿真信号进行降噪与抗频率混叠实验,结果表明,该方法降噪能力优于传统小波包,且不存在频率混叠现象。在异步电动机上实测了滚动轴承6205无故障、内圈故障、外圈故障及滚动体故障时的振动信号,用这种方法成功提取了各类故障的特征频率及倍频,且比传统小波包具有更高的诊断精度。
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关键词
滚动轴承
自适应
冗余提升小波包
故障诊断
传统
小波包
频率混叠
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职称材料
基于冗余提升小波包及Volterra级数的机械故障预测方法
2
作者
段礼祥
陈斌
胡智
《科学技术与工程》
北大核心
2013年第17期4922-4926,共5页
针对Volterra级数模型在染噪时间序列预测中精度较低,以及收敛速度慢的关键问题,提出了一种基于冗余提升小波包(Redundant Lifting Wavelet Packet,RLWP)及Volterra级数的机械故障预测方法。首先用冗余提升小波包对振动信号进行分解,对...
针对Volterra级数模型在染噪时间序列预测中精度较低,以及收敛速度慢的关键问题,提出了一种基于冗余提升小波包(Redundant Lifting Wavelet Packet,RLWP)及Volterra级数的机械故障预测方法。首先用冗余提升小波包对振动信号进行分解,对分解得到的末层所有频带信号用奇异值分解进行降噪。然后通过构造二阶Volterra级数预测模型对降噪后的各频带信号进行预测。最后用冗余提升小波包重构算法对各频带预测信号重构,获得预测信号。仿真结果表明:结合冗余提升小波包的多分辨率分析及奇异值降噪,能明显提高Volterra级数模型的预测精度及收敛速度。在工程应用中该方法准确预测出了某离心压缩机的不平衡故障。
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关键词
故障预测
冗余提升小波包
VOLTERRA级数
奇异值分解
多分辨率分析
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职称材料
基于Volterra级数和冗余提升小波包的机械隐含故障特征提取
3
作者
段礼祥
高顺华
侯大立
《科学技术与工程》
北大核心
2012年第16期3852-3855,共4页
针对提取机械原始振动信号中的隐含故障特征,提出了一种结合Volterra级数及冗余提升小波包(ULSP)的信号处理方法。先用二阶Volterra模型对信号进行延拓、预测,然后用冗余提升小波包对信号进行分解。对仿真信号的处理结果表明:分解得到...
针对提取机械原始振动信号中的隐含故障特征,提出了一种结合Volterra级数及冗余提升小波包(ULSP)的信号处理方法。先用二阶Volterra模型对信号进行延拓、预测,然后用冗余提升小波包对信号进行分解。对仿真信号的处理结果表明:分解得到的信号在边界没有振荡,有利于微弱特征的提取。工程应用中,完整地提取出了往复注水泵活塞与液缸密封碰磨产生的微弱故障特征信号。
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关键词
冗余提升小波包
VOLTERRA级数
微弱信号
特征提取
故障诊断
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职称材料
题名
自适应冗余提升小波包变换的滚动轴承故障诊断新方法
被引量:
1
1
作者
肖顺根
宋萌萌
赖联锋
机构
宁德师范学院物理与电气工程系
出处
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第5期816-822,共7页
基金
福建省自然科学基金(2015J01643)
福建省中青年教师教育科研项目(JA14332)
+2 种基金
宁德师范学院"服务宁德区域经济和产业发展"专项课题(2013F25
2013F26)
宁德师范学院光电子技术科研创新团队(2013T03)资助~~
文摘
针对滚动轴承故障微弱信号特征识别问题,提出一种非抽样运算的自适应冗余提升小波包诊断方法,解决了传统的小波包或提升小波变换进行抽样运算造成故障信息失真问题。该方法以提升原理为基础,通过Lagrange插值细分思想计算初始的非抽样预测和更新算子,进而构造了自适应冗余提升小波包分解与重构算法。对仿真信号进行降噪与抗频率混叠实验,结果表明,该方法降噪能力优于传统小波包,且不存在频率混叠现象。在异步电动机上实测了滚动轴承6205无故障、内圈故障、外圈故障及滚动体故障时的振动信号,用这种方法成功提取了各类故障的特征频率及倍频,且比传统小波包具有更高的诊断精度。
关键词
滚动轴承
自适应
冗余提升小波包
故障诊断
传统
小波包
频率混叠
Keywords
Rolling bearing
Adaptive redundant lifting scheme packet
Fault diagnostic
Traditional waveletpacket
Frequency aliasing
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于冗余提升小波包及Volterra级数的机械故障预测方法
2
作者
段礼祥
陈斌
胡智
机构
中国石油大学(北京)机械与储运工程学院
迪威尔石油天然气技术开发有限公司
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2013年第17期4922-4926,共5页
基金
国家自然科学基金(51005247)
北京市教委科研基地建设项目资助
文摘
针对Volterra级数模型在染噪时间序列预测中精度较低,以及收敛速度慢的关键问题,提出了一种基于冗余提升小波包(Redundant Lifting Wavelet Packet,RLWP)及Volterra级数的机械故障预测方法。首先用冗余提升小波包对振动信号进行分解,对分解得到的末层所有频带信号用奇异值分解进行降噪。然后通过构造二阶Volterra级数预测模型对降噪后的各频带信号进行预测。最后用冗余提升小波包重构算法对各频带预测信号重构,获得预测信号。仿真结果表明:结合冗余提升小波包的多分辨率分析及奇异值降噪,能明显提高Volterra级数模型的预测精度及收敛速度。在工程应用中该方法准确预测出了某离心压缩机的不平衡故障。
关键词
故障预测
冗余提升小波包
VOLTERRA级数
奇异值分解
多分辨率分析
Keywords
failure prediction redundant lifting wavelet packet Volterra series singular value decomposition multiresolution analysis
分类号
TH171 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于Volterra级数和冗余提升小波包的机械隐含故障特征提取
3
作者
段礼祥
高顺华
侯大立
机构
中国石油大学(北京)机械与储运工程学院
中国石油西气东输管道公司
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2012年第16期3852-3855,共4页
基金
国家自然科学基金(51005247)
北京市教委科研基地建设项目资助
文摘
针对提取机械原始振动信号中的隐含故障特征,提出了一种结合Volterra级数及冗余提升小波包(ULSP)的信号处理方法。先用二阶Volterra模型对信号进行延拓、预测,然后用冗余提升小波包对信号进行分解。对仿真信号的处理结果表明:分解得到的信号在边界没有振荡,有利于微弱特征的提取。工程应用中,完整地提取出了往复注水泵活塞与液缸密封碰磨产生的微弱故障特征信号。
关键词
冗余提升小波包
VOLTERRA级数
微弱信号
特征提取
故障诊断
Keywords
undecimated lifting scheme packet
Volterra series
weak signal
feature extraction
fault diagnosis
分类号
TH172 [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
自适应冗余提升小波包变换的滚动轴承故障诊断新方法
肖顺根
宋萌萌
赖联锋
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2015
1
下载PDF
职称材料
2
基于冗余提升小波包及Volterra级数的机械故障预测方法
段礼祥
陈斌
胡智
《科学技术与工程》
北大核心
2013
0
下载PDF
职称材料
3
基于Volterra级数和冗余提升小波包的机械隐含故障特征提取
段礼祥
高顺华
侯大立
《科学技术与工程》
北大核心
2012
0
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职称材料
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