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【中文期刊】 方群玲 李肖 《煤矿机械》 2014年35卷3期 242-243页
【摘要】 从振动信号中提取故障特征是滚动轴承故障诊断的常用方法.提出了利用零空间追踪算法和包络谱分析进行滚动轴承故障诊断的方法.首先对轴承故障振动信号进行零空间追踪(Null Space Pursuit)分解,降低噪声的干扰,提取高能量成分.然后对高...
- 概要：
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【中文期刊】 黄佳文 蔡华锋 《粮油食品科技》 2025年33卷5期 154-161页
【摘要】 针对用于粮食加工的抛光机在实际运行环境中信号复杂且具有非平稳性等问题,本研究提出了一种基于深度时序特征融合网络(DSTFN-VMDNR)的故障诊断方法.首先,利用变分模态分解(VMD)对原始信号进行降噪,从中提取出多个平稳的模态分量.其次,...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 梁川 陈雪军 《微型电脑应用》 2023年39卷9期 38-41页
【摘要】 滚动轴承是各类旋转机械中最为重要的元件之一,若滚动轴承在机械设备运行过程中发生故障又无法及时判断出故障,所造成的连锁反应会对整条生产线产生影响,从而给企业造成经济损失.为了及时判断出滚动轴承所发生的故障,提出一种基于卷积神经网络(CNN)和...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 吴文群 《桂林航天工业学院学报》 2023年28卷3期 394-399页
【摘要】 高速微型球轴承运行过程中不同部位会出现不同程度的磨损,传统故障诊断方法难以辨别轴承不同故障程度和多位置复合故障.因此,基于广义精细复合多尺度散布设计一种针对高速微型球轴承故障的诊断方法.通过小波包分解获取轴承工作振动数据的时域和频域非线性特...
【关键词】 高速微型球轴承；故障诊断；广义精细复合多尺度散布算法；
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 王慧滨 剡昌锋 等 《振动工程学报》 2022年35卷6期 1541-1551页
【摘要】 对滚动轴承复合故障进行诊断时,通常采用先分离后诊断的信号处理方法,由于故障特征信号相互耦合或干扰,容易出现误诊或漏诊的现象,针对该问题,提出了基于Autogram的共振解调和1.5维谱的复合故障诊断方法,能够在不分离复合故障信号的前提下识别...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 向玲 苏浩 等 《振动、测试与诊断》 2022年42卷3期 432-438页
【摘要】 针对现有方法在轴承变工况方面存在的诊断精度低、人工提取特征不充分等问题,提出了基于卷积深度置信网络(convolutional deep belief network,简称CDBN)与改进核极限学习机(improved Kernel-bas...
- 概要：
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【中文期刊】 戚建国 黄文静 等 《南方农机》 2022年53卷3期 39-41页
【摘要】 信号的特征提取是轴承故障诊断的关键所在,项目小组针对机械系统的非平稳、非线性特性,利用自适应时频分析方法——局部均值分解(Local Mean Decomposition,简称LMD)方法,同时提取信号LMD分解后的PF分量的能量、时域特征...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 张韦 张永 等 《机电工程技术》 2021年50卷12期 38-41,67页
【摘要】 风机齿轮箱振动信号成分复杂,而经验模态分解(EMD)在故障诊断中存在模态混叠和端点效应问题.针对此问题,研究了一种EEMD样本熵和高斯径向基核函数的SVM分类器的滚动轴承故障诊断方法.以风机齿轮箱滚动轴承为研究对象,提取了内圈故障、外圈故障...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 张雄 张逸轩 等 《湖南大学学报（自然科学版）》 2021年48卷8期 133-140页
【摘要】 为提升轴承故障特征提取精度和运行状态评估准确性,提出一种基于小波包散布熵与Meanshift概率密度估计的诊断方法.首先,采用小波包变换对轴承振动信号数据进行升维,通过计算每个子带的散布熵构建特征矩阵;然后,利用PCA对多维矩阵进行可视化降...
【关键词】 滚动轴承；小波包散布熵；Meanshift概率密度估计；
- 概要：
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