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基于声振信号融合的IRCMMDE离心泵损伤检测方法
被引量:
2
1
作者
陆春元
焦洪宇
《机电工程》
CAS
北大核心
2023年第6期952-959,共8页
离心泵早期的损伤特征比较微弱,难以有效提取其故障特征。针对这一问题,提出了一种基于声振信号融合的改进精细复合多元多尺度散布熵(IRCMMDE)和GWO-SVM的离心泵损伤检测方法。首先,利用多个传感器收集了离心泵在不同损伤状态下的声音...
离心泵早期的损伤特征比较微弱,难以有效提取其故障特征。针对这一问题,提出了一种基于声振信号融合的改进精细复合多元多尺度散布熵(IRCMMDE)和GWO-SVM的离心泵损伤检测方法。首先,利用多个传感器收集了离心泵在不同损伤状态下的声音和振动信号,并将声音和振动信号进行了融合,以充分利用不同类型信号中所蕴含的损伤特征信息;随后,针对多元多尺度散布熵(MMDE)不稳定的缺陷,对MMDE的粗粒化处理进行了优化,提出了改进精细复合多元多尺度散布熵(IRCMMDE)的复杂性测量指标;接着,利用IRCMMDE对声振融合信号进行了损伤特征提取,构建了各个损伤状态下的特征矩阵;最后,利用灰狼算法优化的支持向量机分类器,对各个损伤状态下的特征矩阵进行了识别,得到了最终的离心泵损伤检测结论。研究结果表明:采用基于声振信号融合的离心泵损伤检测方法,其最高可达到99.2%的故障识别准确率,相比于基于MMDE和RCMMDE的损伤检测方法,其能够更准确地识别出离心泵的损伤;该方法还能有效缓解单一信号检测时的不确定性,并且在多次实验验证下,其仍具有很高的检测精度。
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关键词
声振信号融合
离心泵损伤检测
改进精细复合多元多尺度散布熵
灰狼算法
支持向量机
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职称材料
基于多元精细复合多尺度波动散布熵和累积欧氏距离矩阵测度的风电机组变桨轴承退化状态评估
2
作者
王晓龙
李英晟
+1 位作者
付锐棋
何玉灵
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期782-791,共10页
针对风电机组变桨轴承服役过程环境噪声干扰严重、退化状态评估精度低的问题,提出一种基于多元精细复合多尺度波动散布熵和累积欧氏距离矩阵测度的退化状态评估模型。该模型将监测数据状态特征获取过程由单通道拓展为多通道进行,通过提...
针对风电机组变桨轴承服役过程环境噪声干扰严重、退化状态评估精度低的问题,提出一种基于多元精细复合多尺度波动散布熵和累积欧氏距离矩阵测度的退化状态评估模型。该模型将监测数据状态特征获取过程由单通道拓展为多通道进行,通过提出的多元精细复合多尺度波动散布熵算法来获取多通道监测数据的多尺度状态特征,并将累积和检验算法与欧氏距离矩阵测度方法相结合,用于定量衡量基准样本与待分析样本间的差异,从而实现变桨轴承退化状态评估。风电机组变桨轴承全寿命周期加速疲劳实验验证结果表明:该模型能够及时捕捉到变桨轴承的初始退化时刻并且准确跟踪整个退化过程。
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关键词
风电机组
变桨轴承
退化状态评估
多元精细复合多尺度波动散布熵
累积欧氏距离矩阵测度
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职称材料
基于SORT映射的IRCMFDE在旋转机械故障诊断中的应用
3
作者
王潞红
邹平吉
《机电工程》
北大核心
2024年第1期11-21,共11页
针对旋转机械振动信号的强非线性和非平稳性,导致故障特征提取困难的问题,提出了一种基于SORT映射的改进精细复合多尺度波动散布熵(IRCMFDE)和蝙蝠算法优化的相关向量机(BA-RVM)的旋转机械故障诊断方法。首先,利用SORT映射函数替换了精...
针对旋转机械振动信号的强非线性和非平稳性,导致故障特征提取困难的问题,提出了一种基于SORT映射的改进精细复合多尺度波动散布熵(IRCMFDE)和蝙蝠算法优化的相关向量机(BA-RVM)的旋转机械故障诊断方法。首先,利用SORT映射函数替换了精细复合多尺度波动散布熵(RCMFDE)方法的正态累积分布函数,同时对RCMFDE方法的粗粒化方式进行了改进,提出了基于SORT映射的IRCMFDE方法;随后,利用IRCMFDE方法提取了旋转机械振动信号的故障特征,构造了故障特征集;最后,采用BA-RVM分类器对旋转机械的故障类型进行了智能化的识别和分类;将基于IRCMFDE和BA-RVM的故障诊断方法应用于滚动轴承、离心泵和齿轮箱的实验数据分析,并将其与现有故障诊断方法进行了对比分析。研究结果表明:基于IRCMFDE和BA-RVM的故障诊断方法能够有效地识别旋转机械的故障状态,识别准确率分别达到了100%、98%和99%,相比基于RCMFDE、精细复合多尺度熵、精细复合多尺度模糊熵、精细复合多尺度排列熵和精细复合多尺度散布熵的故障特征提取方法,该故障诊断方法的效率和平均识别准确率均优于对比方法,其更适合应用于旋转机械的在线实时故障监测。
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关键词
改进精细复合多尺度波动散布熵
SORT映射
蝙蝠算法优化的相关向量机
旋转机械
故障分类识别
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职称材料
题名
基于声振信号融合的IRCMMDE离心泵损伤检测方法
被引量:
2
1
作者
陆春元
焦洪宇
机构
苏州市职业大学机电工程学院
常熟理工学院汽车工程学院
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2023年第6期952-959,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51605046)
江苏政府留学奖学金资助项目(JS-2017-188)。
文摘
离心泵早期的损伤特征比较微弱,难以有效提取其故障特征。针对这一问题,提出了一种基于声振信号融合的改进精细复合多元多尺度散布熵(IRCMMDE)和GWO-SVM的离心泵损伤检测方法。首先,利用多个传感器收集了离心泵在不同损伤状态下的声音和振动信号,并将声音和振动信号进行了融合,以充分利用不同类型信号中所蕴含的损伤特征信息;随后,针对多元多尺度散布熵(MMDE)不稳定的缺陷,对MMDE的粗粒化处理进行了优化,提出了改进精细复合多元多尺度散布熵(IRCMMDE)的复杂性测量指标;接着,利用IRCMMDE对声振融合信号进行了损伤特征提取,构建了各个损伤状态下的特征矩阵;最后,利用灰狼算法优化的支持向量机分类器,对各个损伤状态下的特征矩阵进行了识别,得到了最终的离心泵损伤检测结论。研究结果表明:采用基于声振信号融合的离心泵损伤检测方法,其最高可达到99.2%的故障识别准确率,相比于基于MMDE和RCMMDE的损伤检测方法,其能够更准确地识别出离心泵的损伤;该方法还能有效缓解单一信号检测时的不确定性,并且在多次实验验证下,其仍具有很高的检测精度。
关键词
声振信号融合
离心泵损伤检测
改进精细复合多元多尺度散布熵
灰狼算法
支持向量机
Keywords
acoustic vibration signal fusion
damage detection of centrifugal pump
improved
refined
composite
multivariate
multiscale
dispersion
entropy
(
ircmmde
)
grey wolf optimizer(GWO)
support vector machine(SVM)
分类号
TH311 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于多元精细复合多尺度波动散布熵和累积欧氏距离矩阵测度的风电机组变桨轴承退化状态评估
2
作者
王晓龙
李英晟
付锐棋
何玉灵
机构
华北电力大学机械工程系
华北电力大学河北省电力机械装备健康维护与失效预防重点实验室
出处
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期782-791,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(52005180)
河北省自然科学基金资助项目(E2022502003)
+1 种基金
河北省高等学校科学技术研究资助项目(QN2022190)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2023MS127)。
文摘
针对风电机组变桨轴承服役过程环境噪声干扰严重、退化状态评估精度低的问题,提出一种基于多元精细复合多尺度波动散布熵和累积欧氏距离矩阵测度的退化状态评估模型。该模型将监测数据状态特征获取过程由单通道拓展为多通道进行,通过提出的多元精细复合多尺度波动散布熵算法来获取多通道监测数据的多尺度状态特征,并将累积和检验算法与欧氏距离矩阵测度方法相结合,用于定量衡量基准样本与待分析样本间的差异,从而实现变桨轴承退化状态评估。风电机组变桨轴承全寿命周期加速疲劳实验验证结果表明:该模型能够及时捕捉到变桨轴承的初始退化时刻并且准确跟踪整个退化过程。
关键词
风电机组
变桨轴承
退化状态评估
多元精细复合多尺度波动散布熵
累积欧氏距离矩阵测度
Keywords
wind turbine generator set
pitch bearing
degradation state evaluation
multivariant
refined
composite
multiscale
fluctuation
dispersion
entropy
cumulative Euclidean distance matrix measure
分类号
TM315 [电气工程—电机]
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职称材料
题名
基于SORT映射的IRCMFDE在旋转机械故障诊断中的应用
3
作者
王潞红
邹平吉
机构
中国矿业大学机电工程学院
长治职业技术学院机械电子工程系
兰州职业技术学院人事处
出处
《机电工程》
北大核心
2024年第1期11-21,共11页
基金
山西省基础研究计划项目(20210302124485)。
文摘
针对旋转机械振动信号的强非线性和非平稳性,导致故障特征提取困难的问题,提出了一种基于SORT映射的改进精细复合多尺度波动散布熵(IRCMFDE)和蝙蝠算法优化的相关向量机(BA-RVM)的旋转机械故障诊断方法。首先,利用SORT映射函数替换了精细复合多尺度波动散布熵(RCMFDE)方法的正态累积分布函数,同时对RCMFDE方法的粗粒化方式进行了改进,提出了基于SORT映射的IRCMFDE方法;随后,利用IRCMFDE方法提取了旋转机械振动信号的故障特征,构造了故障特征集;最后,采用BA-RVM分类器对旋转机械的故障类型进行了智能化的识别和分类;将基于IRCMFDE和BA-RVM的故障诊断方法应用于滚动轴承、离心泵和齿轮箱的实验数据分析,并将其与现有故障诊断方法进行了对比分析。研究结果表明:基于IRCMFDE和BA-RVM的故障诊断方法能够有效地识别旋转机械的故障状态,识别准确率分别达到了100%、98%和99%,相比基于RCMFDE、精细复合多尺度熵、精细复合多尺度模糊熵、精细复合多尺度排列熵和精细复合多尺度散布熵的故障特征提取方法,该故障诊断方法的效率和平均识别准确率均优于对比方法,其更适合应用于旋转机械的在线实时故障监测。
关键词
改进精细复合多尺度波动散布熵
SORT映射
蝙蝠算法优化的相关向量机
旋转机械
故障分类识别
Keywords
improved
refined
composite
multiscale
fluctuation
dispersion
entropy
(IRCMFDE)
SORT mapping
bat algorithm optimized relevant vector machine(BA-RVM)
rotating machinery
fault classification and identification
分类号
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于声振信号融合的IRCMMDE离心泵损伤检测方法
陆春元
焦洪宇
《机电工程》
CAS
北大核心
2023
2
下载PDF
职称材料
2
基于多元精细复合多尺度波动散布熵和累积欧氏距离矩阵测度的风电机组变桨轴承退化状态评估
王晓龙
李英晟
付锐棋
何玉灵
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
3
基于SORT映射的IRCMFDE在旋转机械故障诊断中的应用
王潞红
邹平吉
《机电工程》
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
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