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基于参数自适应的RSSD-CYCBD及在轴承外圈故障特征提取中的应用
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作者 刘晖 姚德臣 +1 位作者 杨建伟 魏明辉 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第5期836-844,共9页
针对滚动轴承工作环境复杂、故障特征信号易被高强度噪声掩盖的问题,提出了基于参数自适应的共振稀疏分解(RSSD)和最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用人工大猩猩部队优化算法(GTO),结合相关系数与相关... 针对滚动轴承工作环境复杂、故障特征信号易被高强度噪声掩盖的问题,提出了基于参数自适应的共振稀疏分解(RSSD)和最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用人工大猩猩部队优化算法(GTO),结合相关系数与相关峭度的融合指标,自适应选择RSSD分解参数,得到了仿真信号的最优低共振分量;然后,利用GTO结合包络熵,自适应选择CYCBD的循环频率和滤波器长度,对最优低共振分量进行了解卷积运算,从包络谱中获得了信号的故障特征频率;最后,利用美国凯斯西储大学试验台和MFS-MG机械故障综合模拟试验台数据,综合验证了该方法的有效性,并将试验结果与RSSD-MCKD方法的结果进行了对比。研究结果表明,该方法能够准确地得到仿真信号的故障频率为20 Hz、美国凯斯西储大学试验台近似故障频率为107.5 Hz、MFS-MG试验台近似故障频率为87.6 Hz。自适应RSSD-CYCBD方法能够有效地识别出故障特征频率及其倍频,实现滚动轴承故障诊断的目的。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 共振稀疏分解 最大二阶循环平稳盲反卷积 人工大猩猩部队优化算法 包络熵 高强度噪声
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联合RSSD和TDOA技术的认知协同定位算法研究 被引量:2
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作者 林绪森 王红军 王伦文 《信号处理》 CSCD 北大核心 2016年第8期931-936,共6页
在认知无线网络通信中,主用户的位置信息对于认知用户借用信道接入通信具有重要意义,通过协同定位技术来提高定位性能已成为当前认知无线电领域研究热点之一。论文提出了一种基于RSSD/TDOA技术的协同定位算法,该算法适用于对主用户发射... 在认知无线网络通信中,主用户的位置信息对于认知用户借用信道接入通信具有重要意义,通过协同定位技术来提高定位性能已成为当前认知无线电领域研究热点之一。论文提出了一种基于RSSD/TDOA技术的协同定位算法,该算法适用于对主用户发射功率和主用户信号发射瞬时时间等先验知识未知的应用场景。算法首先通过凸包算法对主用户的位置进行识别,然后再采用RSSD/TDOA协同算法对主用户进行定位,并通过顽健性较强的泰勒级数展开法来提高定位精度。仿真结果表明,论文所提的在认知无线网络中实现对主用户定位的算法相比较而言具有更高的定位精度和时效性。 展开更多
关键词 认知无线网络 凸包算法 rssd/TDOA算法 泰勒级数展开法
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MCKD和RSSD在滚动轴承早期故障诊断中的应用 被引量:2
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作者 杨斌 张家玮 +2 位作者 樊改荣 王建国 张超 《噪声与振动控制》 CSCD 2018年第2期154-161,共8页
由于干扰噪声较强,共振稀疏分解在滚动轴承早期故障阶段并不能有效提取瞬态冲击成分。针对此问题提出基于最大相关峭度解卷积(Maxim Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)和共振稀疏分解(Resonance Sparse Signal Decomposition,RS... 由于干扰噪声较强,共振稀疏分解在滚动轴承早期故障阶段并不能有效提取瞬态冲击成分。针对此问题提出基于最大相关峭度解卷积(Maxim Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)和共振稀疏分解(Resonance Sparse Signal Decomposition,RSSD)相结合的故障特征提取方法。该方法首先利用MCKD对振动冲击信号进行处理,有效降噪并突出故障信号尖脉冲,然后使用共振稀疏分解将信号分解成包含谐波信号的高共振分量与包含瞬态冲击信号的低共振分量,最后利用包络功率谱根据低共振分量提取故障特征频率。通过仿真和试验验证了该方法可以准确提取故障特征频率,凸显故障特征。 展开更多
关键词 振动与波 滚动轴承 故障诊断 共振稀疏分解 最大相关峭度解卷积
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基于节点选取的RSSD两轮协同定位算法
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作者 乔利娟 李青 《传感器与微系统》 CSCD 2016年第6期132-135,共4页
针对无线传感器网络能量有限、节点密集、能适应动态变化的特点,对于非配合式无源定位问题,提出一种关于节点选取的接收信号强度差(RSSD)两轮协同定位算法。在首轮初步定位结果的基础上,提出正多边形匹配因子,在空间域上选择最优节点参... 针对无线传感器网络能量有限、节点密集、能适应动态变化的特点,对于非配合式无源定位问题,提出一种关于节点选取的接收信号强度差(RSSD)两轮协同定位算法。在首轮初步定位结果的基础上,提出正多边形匹配因子,在空间域上选择最优节点参与定位,得到最终定位结果,从而提高了定位精度。仿真结果表明:此方法融合了无线传感器网络的特点,充分利用空间位置对定位的影响,通过对比仿真,证明了本文方法的有效性。 展开更多
关键词 无源定位 接收信号强度差 空间域分布 节点选取
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改进小波包降噪与RSSD的滑动轴承声音诊断方法 被引量:5
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作者 汪思梦 田中旭 鲁洪江 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2023年第3期121-125,共5页
针对滑动轴承故障特征在声音信号中体现非常不明显,且成分复杂、受干扰严重的问题,提出改进小波包降噪与共振稀疏分解的滑动轴承声音诊断方法。利用改进小波包降噪方法对滑动轴承声音信号进行降噪。利用共振稀疏分解分离出故障冲击成分... 针对滑动轴承故障特征在声音信号中体现非常不明显,且成分复杂、受干扰严重的问题,提出改进小波包降噪与共振稀疏分解的滑动轴承声音诊断方法。利用改进小波包降噪方法对滑动轴承声音信号进行降噪。利用共振稀疏分解分离出故障冲击成分。对低共振分量进行包络分析,确定滑动轴承的故障特征频率。实验结果表明,文中方法能够实现利用声音信号进行滑动轴承的故障诊断,为滑动轴承的故障诊断提供了新的思路。 展开更多
关键词 声音信号 滑动轴承 小波包降噪 阈值 共振稀疏分解 故障诊断
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基于小波降噪与RSSD的滚动轴承故障特征提取技术研究 被引量:2
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作者 陈保家 严文超 +1 位作者 吴志平 朱晨希 《机械传动》 CSCD 北大核心 2016年第5期9-13,23,共6页
滚动轴承故障振动信号呈现出非线性、非平稳性及噪声背景较强等特点,为了有效提取故障特征,提出了一种小波降噪与共振稀疏分解(Resonance-based sparse signal decomposition,RSSD)相结合的振动信号特征提取技术。共振稀疏分解是基于品... 滚动轴承故障振动信号呈现出非线性、非平稳性及噪声背景较强等特点,为了有效提取故障特征,提出了一种小波降噪与共振稀疏分解(Resonance-based sparse signal decomposition,RSSD)相结合的振动信号特征提取技术。共振稀疏分解是基于品质因子可调小波变换与形态分量分析的一种新的信号分解方法,与常规的基于频带划分的信号分解方法不同,它依据信号各分量的振荡形态不同对信号进行分解。先通过小波阈值降噪方法明显减小信号中的噪声,随后对降噪后的信号进行共振稀疏分解,将信号分为不同共振特性的分量,即具有持续振荡特性的高共振分量和具有瞬态冲击特性的低共振分量。最后通过对分解所得到的低共振分量采用Hilbert包络解调方法提取冲击故障特征。将该方法分别应用于仿真信号和轴承实验台故障冲击性实例,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 品质因子 rssd
原文传递
基于Laurent分解的多指数CPM低复杂度序列检测算法 被引量:11
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作者 钟凯 葛临东 巩克现 《信号处理》 CSCD 北大核心 2011年第5期715-720,共6页
针对现有的多指数连续相位调制(CPM)信号解调中存在的运算量大,工程实现难度高等问题,本文提出了一种基于Laurent分解的低复杂度序列检测算法。该算法采用两个近似处理过程来有效减少解调中所使用的匹配滤波器的个数以及维特比译码器中... 针对现有的多指数连续相位调制(CPM)信号解调中存在的运算量大,工程实现难度高等问题,本文提出了一种基于Laurent分解的低复杂度序列检测算法。该算法采用两个近似处理过程来有效减少解调中所使用的匹配滤波器的个数以及维特比译码器中所使用的网格状态数,并结合基于判决反馈的减少状态序列检测(RSSD)算法进一步减少后端处理中使用的网格状态。为了估计本文提出的接收机的性能,把该算法应用到一个实际中使用的多指数调制方案。仿真结果给出了与传统的最大似然序列检测(MLSD)相比,该调制方案中译码器的网格状态数从32个减少到4个,匹配滤波器的数目从8个减少到2个,然而仅仅带来0.9dB的性能损失。表明该算法能有效的降低多指数CPM接收机的复杂度,适合于实际应用。 展开更多
关键词 多指数连续相位调制 LAURENT分解 最大似然序列检测(MLSD) 减少状态序列检测(rssd)算法 路径度量
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一种改进的解卷积算法及其在滚动轴承复合故障诊断中的应用 被引量:17
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作者 齐咏生 樊佶 +2 位作者 李永亭 高学金 刘利强 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第21期140-150,共11页
针对滚动轴承复合故障振动信号非平稳、非线性特性且不同类型故障之间相互耦合,使得传统方法对复合故障冲击特征难以提取的问题,提出了一种基于自适应信号稀疏共振分解(ARSSD)和多点峭度最优最小熵解卷积修正(MK-MOMEDA)的故障诊断新方... 针对滚动轴承复合故障振动信号非平稳、非线性特性且不同类型故障之间相互耦合,使得传统方法对复合故障冲击特征难以提取的问题,提出了一种基于自适应信号稀疏共振分解(ARSSD)和多点峭度最优最小熵解卷积修正(MK-MOMEDA)的故障诊断新方法。使用ARSSD分析故障信号,并定义一个新的复合指标作为目标函数,利用布谷鸟寻优算法(CSA)对高、低品质因子进行优化选择,获得包含瞬态冲击成分的最优低共振分量;计算其多点峭度谱,提取低共振分量中包含的故障冲击周期成分;之后设定适当的周期区间,进行解卷积运算分离不同的故障特征;通过包络解调,分析谱图中突出的故障特征频率进而识别故障类型。实验平台模拟了滚动轴承两种和三种故障的复合情况,并对所提算法进行了验证,结果表明该方法可有效的从复合故障中提取出各类故障特征,实现故障诊断。 展开更多
关键词 振动信号 复合故障 故障诊断 rssd 最优最小熵解卷积修正
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一种改进的目标位置协同解算算法 被引量:1
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作者 林绪森 王红军 王伦文 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第10期2216-2220,共5页
在非合作的认知无线网络节点定位技术中,目标节点的位置信息均通过对测量方程组求解而获得,求解算法的优劣将直接影响目标节点的定位精度.针对传统算法仅利用少数位置已知的节点对目标节点进行定位,从而导致节点定位精度不高的问题,论... 在非合作的认知无线网络节点定位技术中,目标节点的位置信息均通过对测量方程组求解而获得,求解算法的优劣将直接影响目标节点的定位精度.针对传统算法仅利用少数位置已知的节点对目标节点进行定位,从而导致节点定位精度不高的问题,论文提出了一种改进的多节点协同解算算法.该算法利用接收信号强度差RSSD测量值得到定位方程组后,首先通过泰勒级数多元变量展开法估计方程组中位置未知节点的坐标信息,从而增加参与定位的节点数量;然后通过共轭梯度与泰勒级数展开法相结合的方法协同估计目标节点的位置坐标.仿真测试了不同测量误差条件下的定位误差,结果表明,与传统的解算算法相比,论文提出的协同解算算法提高了对目标节点的定位精度,具有更好的定位性能. 展开更多
关键词 协同解算算法 rssd 泰勒级数多元变量展开 共轭梯度
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多共振分量融合CNN的行星齿轮箱故障诊断 被引量:17
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作者 汤宝平 熊学嫣 +1 位作者 赵明航 谭骞 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期507-512,625,共7页
针对行星齿轮箱中各部件所激起的振动成分混叠、早期故障特征经常被较强的各级齿轮谐波成分以及环境噪声所湮没的问题,提出一种多共振分量融合卷积神经网络(multi-resonance component fusion based convolutional neural network,简称M... 针对行星齿轮箱中各部件所激起的振动成分混叠、早期故障特征经常被较强的各级齿轮谐波成分以及环境噪声所湮没的问题,提出一种多共振分量融合卷积神经网络(multi-resonance component fusion based convolutional neural network,简称MRCF-CNN)的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,对振动信号进行共振稀疏分解,得到包含齿轮谐波成分的高共振分量和可能包含轴承故障冲击成分的低共振分量;其次,构建多共振分量融合卷积神经网络,将得到的高、低共振分量和原始振动信号进行自适应的特征级融合,通过有监督的方式训练模型并进行行星齿轮箱故障诊断。对行星齿轮箱实验数据的分析结果表明,该方法能够有效分类行星齿轮箱中滚动轴承和齿轮的故障,成功对行星齿轮箱故障进行诊断,同时能够进一步增强卷积神经网络对振动信号所蕴含的故障信息的辨识能力。 展开更多
关键词 共振稀疏分解 卷积神经网络 多共振分量融合 行星齿轮箱 故障诊断
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改进的共振稀疏分解方法及其在滚动轴承复合故障诊断中的应用 被引量:10
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作者 张守京 慎明俊 +1 位作者 杨静雯 吴芮 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第14期1697-1706,共10页
滚动轴承复合故障信号中各故障特征受到传输路径和其他干扰源的影响,在多缺陷共存条件下提取单个缺陷诱发的故障特征存在困难。提出一种基于双参数优化、子带重构改进的共振稀疏分解(RSSD)滚动轴承复合故障诊断方法:首先利用人工鱼群算... 滚动轴承复合故障信号中各故障特征受到传输路径和其他干扰源的影响,在多缺陷共存条件下提取单个缺陷诱发的故障特征存在困难。提出一种基于双参数优化、子带重构改进的共振稀疏分解(RSSD)滚动轴承复合故障诊断方法:首先利用人工鱼群算法自适应选择RSSD的品质因子和分解层数以构造与故障特征匹配的最优小波基,获得包含瞬态冲击的低共振分量;然后依据提出的子带筛选准则选择并重构低共振分量中包含瞬态冲击成分的最佳子带;最后通过多点最优最小熵反卷积(MOMEDA)方法识别并提取重构信号中周期性故障冲击。仿真信号和轴承全寿命周期复合故障信号分析结果表明,与RSSD-MCKD方法相比,所提出方法能有效提取复合故障信号中各故障特征,精确实现轴承复合故障诊断。 展开更多
关键词 共振稀疏分解 品质因子 子带重构 多点最优最小熵反卷积
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Accuracy Analysis of Position Estimation Based on Measurements of Received Signal Strength Difference
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作者 刘林 范平志 《Journal of Southwest Jiaotong University(English Edition)》 2008年第2期115-119,共5页
The performance of a cellular location system based on received signal strength difference (RSSD) is investigated. In the cellular location system, each mobile station needs to measure the signal strength transmitte... The performance of a cellular location system based on received signal strength difference (RSSD) is investigated. In the cellular location system, each mobile station needs to measure the signal strength transmitted by surrounding base stations, and sends its measurements to the service base station. Using the strength difference between the service base station and neighboring base stations, the position of a mobile station is estimated. The related Cramer-Rao lower bound (CRLB) on the location error of this method was derived, and numerical simulations are made to discuss the influences of the number of base stations, correlation coefficient of shadowing attenuation, and cell radius on CRLB. The results show that the CRLB is positively correlated with the standard deviation of shadowing attenuation and cell radius, but negatively correlated with the number of base stations and the correlation coefficient of shadowing attenuation. In addition, the CRLB results obtained in this paper were compared with those of the cellular location system based on received signal strength (RSS) measurements, which reveals that the former is more tight. 展开更多
关键词 Received signal strength difference rssd Cramer-Rao lower bound (CRLB) Position estimation Location accuracy
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基于RSIFICA的行星齿轮箱故障诊断方法 被引量:3
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作者 朱静 邓艾东 +3 位作者 邓敏强 翟怡萌 孙文卿 王姗 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期377-384,共8页
为了对行星齿轮箱进行故障检测和诊断,提出了一种基于共振稀疏快速独立分量的分析方法(RSIFICA).该方法首先采用共振稀疏分解对信号进行降维预处理,进行二次共振稀疏分解,构造虚拟通道增加传感器通道数目,同时引入牛顿-辛普森公式对快... 为了对行星齿轮箱进行故障检测和诊断,提出了一种基于共振稀疏快速独立分量的分析方法(RSIFICA).该方法首先采用共振稀疏分解对信号进行降维预处理,进行二次共振稀疏分解,构造虚拟通道增加传感器通道数目,同时引入牛顿-辛普森公式对快速独立分量分析方法进行改进.该方法减少包含瞬态冲击的宽带信号的影响,实现信号中振源信号数目的降维.同时,二次分解增加输入FastICA的通道数,解决了独立分量分析方法在提取行星齿轮箱故障特征频率过程中出现欠定盲源和收敛速度缓慢问题,同时提高了FastICA的运算效率.将该方法应用到行星齿轮箱的故障诊断中,包络谱分析结果表明,RSIFICA能准确地提取行星齿轮箱断齿故障特征频率,有效地解决了FastICA的问题,计算效率提高了21.49%.对比实验表明,相比于EMD-FastICA联合方法,RSIFICA能够对齿轮微弱故障特征进行更为有效的提取. 展开更多
关键词 行星齿轮箱 共振稀疏分解 快速独立分量分析 故障诊断
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基于共振稀疏分解的行星齿轮系统多故障诊断 被引量:1
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作者 张磊 张慧 《机械工程与自动化》 2021年第4期135-137,140,共4页
针对多级行星齿轮箱中不同齿轮振动特性的不同,提出基于共振稀疏分解(RSSD)的行星齿轮系统多故障诊断方法。该方法使用RSSD将振动信号分解成高低共振分量,根据高低共振分量信号的时频包络谱,提取不同齿轮的故障特征;通过选择合适的品质... 针对多级行星齿轮箱中不同齿轮振动特性的不同,提出基于共振稀疏分解(RSSD)的行星齿轮系统多故障诊断方法。该方法使用RSSD将振动信号分解成高低共振分量,根据高低共振分量信号的时频包络谱,提取不同齿轮的故障特征;通过选择合适的品质因子将复杂信号分解为包含不同特征频率的振动分量,可有效地提取隐藏在低共振分量中的齿轮故障信号。 展开更多
关键词 行星齿轮系统 共振稀疏分解 故障诊断
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