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基于自适应多尺度形态梯度变换的滚动轴承故障特征提取
被引量:
31
1
作者
李兵
张培林
+2 位作者
刘东升
米双山
任国全
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2011年第10期104-108,共5页
滚动轴承故障信号是一种典型的周期性冲击信号,如何从含有强噪声的振动信号中有效地提取出冲击特征信号是轴承故障诊断的关键。基于数学形态学理论,提出了一种自适应多尺度形态梯度变换(AMMG)方法,能够在有效抑制噪声的同时很好的保留...
滚动轴承故障信号是一种典型的周期性冲击信号,如何从含有强噪声的振动信号中有效地提取出冲击特征信号是轴承故障诊断的关键。基于数学形态学理论,提出了一种自适应多尺度形态梯度变换(AMMG)方法,能够在有效抑制噪声的同时很好的保留信号的细节。仿真信号和实测轴承故障信号的分析结果表明,与常用的包络解调分析和近来提出的另一种基于数学形态学的形态闭变换方法相比较,自适应多尺度形态梯度变换具有更强的噪声抑制和脉冲提取能力,并且计算简单、快速,为滚动轴承故障特征提取提供了一种有效的方法。
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关键词
数学形态学
自适应多尺度形态梯度
滚动轴承
故障诊断
特征提取
下载PDF
职称材料
非负矩阵分解在发动机故障特征提取中的应用
被引量:
9
2
作者
张培林
王怀光
+2 位作者
张磊
王卫国
李兵
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第6期944-950,共7页
信号处理与特征参数提取是发动机故障诊断的核心和关键。提出了采用自适应多尺度形态梯度算法对信号进行处理,综合利用小尺度下能保留信号细节和大尺度下抑制噪声能力强的优点,能够在强噪声背景下有效地提取振动信号中能够反映发动机工...
信号处理与特征参数提取是发动机故障诊断的核心和关键。提出了采用自适应多尺度形态梯度算法对信号进行处理,综合利用小尺度下能保留信号细节和大尺度下抑制噪声能力强的优点,能够在强噪声背景下有效地提取振动信号中能够反映发动机工作状态的有用分量;在此基础上提出采用非负矩阵分解的特征提取方法对信号进行压缩,计算用于发动机故障诊断的特征参量。结果表明:与传统的信号处理与特征参量提取方法相比,所提的方法具有更高的分类精度,为准确判断发动机故障状态提供了一种行之有效的新方法。
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关键词
故障诊断
发动机
特征提取
自适应多尺度形态梯度
非负矩阵分解
下载PDF
职称材料
基于自适应多尺度形态梯度与非负矩阵分解的轴承故障诊断
被引量:
5
3
作者
刘东升
李元
+2 位作者
杨博文
张帅
李兵
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2013年第19期106-110,共5页
轴承故障诊断的关键步骤是信号处理与特征参数提取。提出采用自适应多尺度形态梯度算法对轴承振动信号进行处理,综合利用小尺度下能保留信号细节和大尺度下抑制噪声的优点,可有效地提取振动信号中反映轴承状态的冲击分量;在此基础上提...
轴承故障诊断的关键步骤是信号处理与特征参数提取。提出采用自适应多尺度形态梯度算法对轴承振动信号进行处理,综合利用小尺度下能保留信号细节和大尺度下抑制噪声的优点,可有效地提取振动信号中反映轴承状态的冲击分量;在此基础上提出采用非负矩阵分解技术对信号进行压缩,计算用于轴承故障诊断的特征参量。采用轴承在七种状态下的振动信号对所提出的信号处理和特征参数提取方法进行验证,结果表明:与传统的信号处理与特征参量提取方法相比,本文提出的方法具有更高的轴承故障分类精度,为准确判断轴承工作状态提供了一种行之有效的新方法。
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关键词
自适应多尺度形态梯度
非负矩阵分解
轴承
特征提取
故障诊断
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职称材料
题名
基于自适应多尺度形态梯度变换的滚动轴承故障特征提取
被引量:
31
1
作者
李兵
张培林
刘东升
米双山
任国全
机构
石家庄军械工程学院自行火炮教研室
石家庄军械工程学院导弹机电工程教研室
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2011年第10期104-108,共5页
基金
国家自然科学基金(50705097)
河北省自然科学基金(E2007001048)
文摘
滚动轴承故障信号是一种典型的周期性冲击信号,如何从含有强噪声的振动信号中有效地提取出冲击特征信号是轴承故障诊断的关键。基于数学形态学理论,提出了一种自适应多尺度形态梯度变换(AMMG)方法,能够在有效抑制噪声的同时很好的保留信号的细节。仿真信号和实测轴承故障信号的分析结果表明,与常用的包络解调分析和近来提出的另一种基于数学形态学的形态闭变换方法相比较,自适应多尺度形态梯度变换具有更强的噪声抑制和脉冲提取能力,并且计算简单、快速,为滚动轴承故障特征提取提供了一种有效的方法。
关键词
数学形态学
自适应多尺度形态梯度
滚动轴承
故障诊断
特征提取
Keywords
mathematical
morpholog
y
adaptive
multi-scale
morphological
gradient
(
ammg
)
roller bearing
fault diagnosis
feature extraction
分类号
TH165 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
非负矩阵分解在发动机故障特征提取中的应用
被引量:
9
2
作者
张培林
王怀光
张磊
王卫国
李兵
机构
军械工程学院七系
军械工程学院科研部
军械工程学院四系
出处
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第6期944-950,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51205405)
文摘
信号处理与特征参数提取是发动机故障诊断的核心和关键。提出了采用自适应多尺度形态梯度算法对信号进行处理,综合利用小尺度下能保留信号细节和大尺度下抑制噪声能力强的优点,能够在强噪声背景下有效地提取振动信号中能够反映发动机工作状态的有用分量;在此基础上提出采用非负矩阵分解的特征提取方法对信号进行压缩,计算用于发动机故障诊断的特征参量。结果表明:与传统的信号处理与特征参量提取方法相比,所提的方法具有更高的分类精度,为准确判断发动机故障状态提供了一种行之有效的新方法。
关键词
故障诊断
发动机
特征提取
自适应多尺度形态梯度
非负矩阵分解
Keywords
fault diagnosis
engine
feature extraction
adaptive
multi-scale
morphological
gradient
(
ammg
)
non-negativematrix factorization (NMF)
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
基于自适应多尺度形态梯度与非负矩阵分解的轴承故障诊断
被引量:
5
3
作者
刘东升
李元
杨博文
张帅
李兵
机构
军械工程学院四系
武汉军械士官学校弹药导弹系
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2013年第19期106-110,共5页
基金
国家自然科学基金(51205405)
文摘
轴承故障诊断的关键步骤是信号处理与特征参数提取。提出采用自适应多尺度形态梯度算法对轴承振动信号进行处理,综合利用小尺度下能保留信号细节和大尺度下抑制噪声的优点,可有效地提取振动信号中反映轴承状态的冲击分量;在此基础上提出采用非负矩阵分解技术对信号进行压缩,计算用于轴承故障诊断的特征参量。采用轴承在七种状态下的振动信号对所提出的信号处理和特征参数提取方法进行验证,结果表明:与传统的信号处理与特征参量提取方法相比,本文提出的方法具有更高的轴承故障分类精度,为准确判断轴承工作状态提供了一种行之有效的新方法。
关键词
自适应多尺度形态梯度
非负矩阵分解
轴承
特征提取
故障诊断
Keywords
adaptive
multi-scale
morphological
gradient
(
ammg
)
non-negative matrix factorization(NMF)
bearing
feature extraction
fault diagnosis
分类号
TH165.3 [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
基于自适应多尺度形态梯度变换的滚动轴承故障特征提取
李兵
张培林
刘东升
米双山
任国全
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2011
31
下载PDF
职称材料
2
非负矩阵分解在发动机故障特征提取中的应用
张培林
王怀光
张磊
王卫国
李兵
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2013
9
下载PDF
职称材料
3
基于自适应多尺度形态梯度与非负矩阵分解的轴承故障诊断
刘东升
李元
杨博文
张帅
李兵
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2013
5
下载PDF
职称材料
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