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A Method for Incipient Fault Diagnosis of Roller Bearings Based on the Wavelet Transform Correlation Filter and Hilbert Transform 被引量:1
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作者 ZENG Qing-hu QIU Jing LIU Guan-jun 《International Journal of Plant Engineering and Management》 2007年第4期192-198,共7页
Noise is the biggest obstacle that makes the incipient fault diagnosis results of roller bearings uncorrected; a new method for diagnosing incipient fault of roller bearings based on the Wavelet Transform Correlation ... Noise is the biggest obstacle that makes the incipient fault diagnosis results of roller bearings uncorrected; a new method for diagnosing incipient fault of roller bearings based on the Wavelet Transform Correlation Filter and Hilbert Transform was proposed. First, the weak fault information features are picked up from the roller bearings fault vibration signals by use of a de-noising characteristic of the Wavelet Transform Correlation Filter as the preprocessing of the Hilbert Envelope Analysis. Then, in order to get fault features frequency, de-noised wavelet coefficients of high scales which represent high frequency signal were analyzed by Hilbert Envelope Spectrum Analysis. The simulation signals and diagnosing examples analysis results reveal that the proposed method is more effective than the method of direct wavelet coefficients-Hilbert Transform in de-noising and clarifying roller bearing incipient fault. 展开更多
关键词 wavelet correlation Filter Hilbert transform envelope spectrum fault diagnosis roller bearings
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基于小波系数包络谱的滚动轴承故障诊断 被引量:47
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作者 张中民 卢文祥 +3 位作者 杨叔子 张英堂 张培林 郑海起 《振动工程学报》 EI CSCD 1998年第1期65-69,共5页
提出了基于正交小波变换诊断滚动轴承故障的新方法,利用正交小波基将滚动轴承故障振动信号变换到时间-尺度域,对高频段尺度域的小波系数进行包络细化谱分析,不仅能检测到滚动轴承故障的存在。
关键词 滚动轴承 故障诊断 小波分析 包络谱分析
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基于小波包能量特征的滚动轴承故障监测方法 被引量:60
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作者 李世玲 李治 李合生 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2003年第1期76-80,83,共6页
对滚动轴承的故障特点进行分析,根据小波包变换能将信号按任意时频分辨率分解到不同频段的特性,提出了小波包能量特征的概念及算法,并给出两个仿真算例,然后将小波包能量特征与径向基函数网络相结合,提出了一种新的滚动轴承故障诊断方法... 对滚动轴承的故障特点进行分析,根据小波包变换能将信号按任意时频分辨率分解到不同频段的特性,提出了小波包能量特征的概念及算法,并给出两个仿真算例,然后将小波包能量特征与径向基函数网络相结合,提出了一种新的滚动轴承故障诊断方法,数字仿真实验证实了该方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 小波包 能量特征 滚动轴承 故障监测 径向基函数网络
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基于小波变换与粗集理论的滚动轴承故障诊断 被引量:12
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作者 张邦基 于德介 杨胜 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第15期1793-1795,1831,共4页
结合小波和粗集理论的优点,提出了一种基于小波变换和粗集理论的故障诊断规则获取方法并成功应用于滚动轴承的故障诊断。该方法提取小波变换能量特征时不需要精确计算滚动轴承的故障特征频率,与传统的提取时域和频域参数方法相比,具有... 结合小波和粗集理论的优点,提出了一种基于小波变换和粗集理论的故障诊断规则获取方法并成功应用于滚动轴承的故障诊断。该方法提取小波变换能量特征时不需要精确计算滚动轴承的故障特征频率,与传统的提取时域和频域参数方法相比,具有更高的诊断正确率。研究结果为滚动轴承和其他机械设备的故障诊断提供了新的思路,也为基于规则的智能故障诊断系统提供了一种更为简单的知识库自动构造方法。 展开更多
关键词 小波变换 能量特征 粗集理论 故障诊断 滚动轴承
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基于小波变换的时-能密度分析 被引量:16
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作者 于德介 程军圣 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第1期109-112,共4页
能量是信号分析的一个重要物理量 ,它随时间和频率的分布反映了信号的特征。本文在小波变换的基础上提出了时 -能密度分析的新方法 ,该方法能够分析信号在不同频带内的能量随时间的分布情况 ,从而能提取信号特征。滚动轴承故障信号的仿... 能量是信号分析的一个重要物理量 ,它随时间和频率的分布反映了信号的特征。本文在小波变换的基础上提出了时 -能密度分析的新方法 ,该方法能够分析信号在不同频带内的能量随时间的分布情况 ,从而能提取信号特征。滚动轴承故障信号的仿真和实际运用都能表明时 展开更多
关键词 小波变换 滚动轴承 故障特征 故障振动 能量 时-能密度分析 信号分析
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基于时-能密度分析的滚动轴承故障诊断 被引量:8
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作者 程军圣 于德介 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2001年第3期79-81,共3页
根据滚动轴承局部故障振动信号的特征 ,提出了基于小波变换的时 -能密度分析的新方法。轴承旋转元件通过故障部位产生的脉冲力的频率决定了模态频率带信号能量随时间的分布情况。利用小波基将滚动轴承故障振动信号变换到时间 -尺度域 ,... 根据滚动轴承局部故障振动信号的特征 ,提出了基于小波变换的时 -能密度分析的新方法。轴承旋转元件通过故障部位产生的脉冲力的频率决定了模态频率带信号能量随时间的分布情况。利用小波基将滚动轴承故障振动信号变换到时间 -尺度域 ,对模态频率区间的时 -能密度作谱分析 ,不仅能检测到滚动轴承故障的存在 ,而且能有效地识别滚动轴承的故障部位。 展开更多
关键词 小波变换 滚动轴承 故障诊断 时-能密度分析 振动信号
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过完备有理小波变换在轴承故障诊断中的应用 被引量:5
7
作者 毛永芳 秦毅 汤宝平 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期626-630,667,共5页
利用过完备有理离散小波变换的滤波器特性和近似平移不变性,提出了一种按一定规则对3路高频小波分量进行拼接,以获得具有更高时间分辨率小波分量信号的方法。仿真结果表明,该方法消除了小波分解中下采样对信号分析的影响,较好地克服了... 利用过完备有理离散小波变换的滤波器特性和近似平移不变性,提出了一种按一定规则对3路高频小波分量进行拼接,以获得具有更高时间分辨率小波分量信号的方法。仿真结果表明,该方法消除了小波分解中下采样对信号分析的影响,较好地克服了频率混叠现象。在此基础上,提出了一种基于过完备有理离散小波变换的故障诊断方法,并将其应用于滚动轴承早期故障诊断。与二进离散小波变换的比较试验结果表明,有理离散小波变换能更有效地提取出滚动轴承的早期故障特征。 展开更多
关键词 过完备有理离散小波变换 滤波器 滚动轴承 故障诊断
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离散余弦变换在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量:7
8
作者 程军圣 于德介 《振动与冲击》 EI CSCD 2000年第3期20-22,共3页
本文探讨了应用离散余弦变换分析滚动轴承故障的方法。采用小波基将滚动轴承振动信号变换到时间 -尺度域 ,对高频段的小波系数用离散余弦变换进行包络分析。通过对滚动轴承具有外圈缺陷、内圈缺陷的情况下振动信号的分析 ,说明这种方法... 本文探讨了应用离散余弦变换分析滚动轴承故障的方法。采用小波基将滚动轴承振动信号变换到时间 -尺度域 ,对高频段的小波系数用离散余弦变换进行包络分析。通过对滚动轴承具有外圈缺陷、内圈缺陷的情况下振动信号的分析 ,说明这种方法可以有效地用于滚动轴承的故障诊断。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 小波包 离散余弦变换
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基于小波去噪和最小二乘支持向量机的滚动轴承故障诊断研究 被引量:3
9
作者 韩星 熊静琪 +1 位作者 王李立 秦枭品 《机床与液压》 北大核心 2014年第9期154-158,共5页
针对滚动轴承故障,提出了基于相关原则优化阈值的小波去噪和最小二乘支持向量机相结合进行滚动轴承故障诊断的方法,采用相关原则优化阀值的小波对轴承早期故障特征进行提取,运用能量-特征法提取出信号特征,然后利用最小二乘支持向量机... 针对滚动轴承故障,提出了基于相关原则优化阈值的小波去噪和最小二乘支持向量机相结合进行滚动轴承故障诊断的方法,采用相关原则优化阀值的小波对轴承早期故障特征进行提取,运用能量-特征法提取出信号特征,然后利用最小二乘支持向量机多分类算法进行故障类型的识别。实验与仿真结果表明:基于相关原则优化阈值的小波变换和最小二乘支持向量机相结合的故障诊断方法能有效地诊断出滚动轴承的典型故障。 展开更多
关键词 滚动轴承 相关原则优化阈值 小波变换 最小二乘支持向量机 故障诊断
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基于MODWPT的包络阶次谱在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量:1
10
作者 杨宇 杨丽湘 程军圣 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第10期1380-1385,共6页
为了有效提取滚动轴承的故障特征,提出了基于MODWPT的包络阶次谱故障诊断方法.采用MODWPT将多分量的滚动轴承振动信号分解为若干个分量,对各个分量信号进行包络分析并对包络信号进行角域重采样;最后对重采样后的信号进行频谱分析,得到... 为了有效提取滚动轴承的故障特征,提出了基于MODWPT的包络阶次谱故障诊断方法.采用MODWPT将多分量的滚动轴承振动信号分解为若干个分量,对各个分量信号进行包络分析并对包络信号进行角域重采样;最后对重采样后的信号进行频谱分析,得到包络阶次谱,从而判断滚动轴承的工作状态和故障类型.采用该方法分别对仿真信号和实验信号进行了分析,结果表明了该方法的有效性. 展开更多
关键词 最大重叠离散小波包变换 阶次 包络谱 滚动轴承 故障诊断
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钢包回转台重载轴承故障诊断的小波分析法 被引量:3
11
作者 陈长征 鲍文博 佟杰新 《重型机械》 2000年第2期45-47,共3页
建立了一种简单、精确和实用的重载轴承故障小波包分解诊断方法 ,利用该方法成功地诊断出了钢包回转台重载轴承的故障。结果表明 ,在轴承故障诊断中 。
关键词 重载轴承 故障诊断 小波变换 钢包回转台
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基于小波变换的滚动轴承故障诊断研究
12
作者 赵玉菊 李辉 李靖 《石家庄铁路职业技术学院学报》 2010年第2期54-58,共5页
分析滚动轴承的失效机理及出现故障时的特征频率。小波分析能同时从时域和频域两个方面对信号进行分析,应用小波变换加包络分析相结合的方法,成功提取仿真信号和实测信号中的周期性成分,对滚动轴承故障做出准确诊断。
关键词 滚动轴承 小波变换 包络分析 故障诊断
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基于小波包和支持向量机的滚动轴承故障诊断 被引量:13
13
作者 涂志松 《机电工程技术》 2020年第12期208-211,共4页
为解决滚动轴承的振动信号非平稳特性和故障样本不足的问题,构建以小波包变换、能量特征向量和支持向量机为基础的故障诊断系统。小波包变换具有时域和频域局部化的优点,可有效分解滚动轴承的非平稳信号。能量特征向量能减少故障诊断系... 为解决滚动轴承的振动信号非平稳特性和故障样本不足的问题,构建以小波包变换、能量特征向量和支持向量机为基础的故障诊断系统。小波包变换具有时域和频域局部化的优点,可有效分解滚动轴承的非平稳信号。能量特征向量能减少故障诊断系统的样本数据,提高计算效率。支持向量机解决了滚动轴承缺少故障样本数据的问题。实验证明,该诊断模型可有效识别滚动轴承的故障类型。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 小波包变换 支持向量机
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基于SCD-CNN的域泛化自适应轴承故障诊断 被引量:1
14
作者 李辉 徐伟烝 《天津职业技术师范大学学报》 2022年第2期7-14,共8页
针对传统卷积神经网络自适应能力弱,难以适应变工况、少样本和类别不平衡等实际工业应用场景问题,提出了一种基于谱相关密度(SCD)和卷积神经网络(CNN)的轴承故障诊断SCD-CNN方法。该方法利用谱相关密度能有效提取轴承故障特征的能力,提... 针对传统卷积神经网络自适应能力弱,难以适应变工况、少样本和类别不平衡等实际工业应用场景问题,提出了一种基于谱相关密度(SCD)和卷积神经网络(CNN)的轴承故障诊断SCD-CNN方法。该方法利用谱相关密度能有效提取轴承故障特征的能力,提高CNN的泛化能力。文章分析了SCD-CNN模型在变负载工况、少样本和类别不平衡(class imbalance)条件下模型的泛化性能,使用故障类型和非故障类型平衡率不同的样本数,对SCD-CNN模型进行干扰,模型在变负载工况下泛化性能良好;在少样本条件下,使用少量样本进行训练,就可获得较稳定的模型;在样本数据类别不平衡条件下,模型对少数类故障样本的识别能力较强。将SCD-CNN与STFT-CNN和CWT-CNN方法进行对比,结果表明:SCD-CNN的泛化性能良好,其性能优于STFT-CNN和CWT-CNN方法。 展开更多
关键词 故障诊断 谱相关密度 卷积神经网络 短时傅里叶变换 连续小波变换 轴承
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基于双树复小波包变换和SVM的滚动轴承故障诊断方法 被引量:36
15
作者 胥永刚 孟志鹏 陆明 《航空动力学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期67-73,共7页
针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性和现实中难以获得大量典型故障样本的情况,提出一种基于双树复小波包变换和支持向量机(SVM)的故障诊断方法.首先通过双树复小波包变换将非平稳的振动信号分解得到不同频带的分量;然后对每个分量求其... 针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性和现实中难以获得大量典型故障样本的情况,提出一种基于双树复小波包变换和支持向量机(SVM)的故障诊断方法.首先通过双树复小波包变换将非平稳的振动信号分解得到不同频带的分量;然后对每个分量求其能量并归一化处理;最后将从各个频带分量中提取的能量特征参数作为支持向量机的输入来识别滚动轴承的故障类型.对试验台模拟信号(包括滚动轴承的正常状态、外圈裂纹故障、内圈裂纹故障和滚动体点蚀故障)的分析表明:该方法对所测试验信号的故障识别率达到99.5%,对比传统小波包变换与SVM结合的方法,故障识别率的准确度更高. 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 双树复小波包变换 支持向量机 故障识别
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