北京市教委科技计划面上项目(KM200910005007)
- 作品数：3 被引量：94H指数：2
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- 相关机构：北京工业大学更多>>
- 发文基金：北京市教委科技计划面上项目国家高技术研究发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：机械工程理学自动化与计算机技术更多>>
- 基于谐波小波包和BP神经网络的滚动轴承声发射故障模式识别技术被引量：66
- 2010年
- 由于滚动轴承声发射信号在各频段的能量分布与轴承的故障类型相关,可以利用谐波小波包将不同故障滚动轴承的声发射信号分解到不同频段,进而将各频段的能量组成特征向量输入BP神经网络,通过神经网络判别滚动轴承的故障类型。利用神经网络对滚动轴承进行故障识别时,对谐波小波包和Daubechies小波包进行了比较。实验结果表明对于滚动轴承声发射信号的故障模式识别,将谐波小波包分解和BP神经网络相结合的方法可以获得良好的效果。
- 赵元喜胥永刚高立新崔玲丽
- 关键词：滚动轴承声发射谐波小波包神经网络故障模式识别
- 滚动轴承早期冲击性故障特征提取的综合算法研究被引量：28
- 2010年
- 针对滚动轴承早期微弱冲击性故障信号特征难以提取的问题,提出了共振解调结合小波包系数熵阈值降噪的综合算法,用于准确确定并提取早期微弱冲击性故障引起的共振调制边频带。该算法应用时延相关和小波包系数熵阈值算法实现信号的双重降噪,并依据共振带能量比确定小波包分解的最佳分解尺度和选取熵阈值的最佳阈值,寻求共振带的最优解,然后进行共振解调提取故障信号特征。实验数据分析结果表明了该算法对滚动轴承早期冲击性故障提取的可行性和有效性。
- 崔玲丽康晨晖胥永刚高立新
- 关键词：共振解调小波包变换特征提取
- 基于最优小波基的轴承故障状态特征提取方法研究
- 2011年
- 针对轴承故障诊断中最优小波基的选取问题,通过计算SUMVAR值选取最优小波基。用不同小波基对轴承故障仿真信号和故障实验信号进行降噪处理,分析降噪后信号与原信号的能量比值,降噪后信号与原信号标准差,峭度等指标,验证所选小波基的优越性。并对使用最优小波基降噪后信号做希尔伯特包络解调分析,结果表明,该方法能准确提取轴承故障特征频率。
- 王婕崔玲丽康晨晖
- 关键词：小波降噪希尔伯特变换
- EMD熵值谱在轴承故障信号特征提取中的应用
- 轴承故障信号作为一种典型的非平稳信号,是机械正常振动信号、周期冲击信号和背景噪声的叠加。本文基于EMD对于处理非平稳信号独到的优越性,并依据熵值在信息论中作为信号不确定度的衡量准则,定义EMD熵值谱,并将其应用于轴承故障...
- 康晨晖崔玲丽胥永刚高立新
- 关键词：轴承故障特征提取
- 文献传递
- 含故障齿轮的动力学模型及振动响应研究
- 研究了单级啮合故障齿轮传动系统的多自由度动力学模型,建立了包含驱动机、负载、联轴器和轴承等多质量系统的运动学微分方程;理论上研究了无故障和裂纹故障激励下的系统响应特性和故障信号波形特征,研究了系统参数啮合刚度对系统响应特...
- 崔玲丽康晨晖高立新张飞斌苏善斌
- 关键词：动力学模型啮合刚度
- 文献传递
