程锦生
- 作品数：3 被引量：10H指数：2
- 供职机构：沈阳工业大学机械学院噪声与振动控制技术研究所更多>>
- 发文基金：辽宁省高等学校优秀人才支持计划教育部“春晖计划”国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程机械工程更多>>
- 基于盲源分离的齿轮箱状态检测与故障诊断被引量：8
- 2008年
- 针对高背景噪声的影响及混合故障诊断困难这一问题,采用盲源分离技术作为信号预处理与故障特征提取的主要工具,并应用这一新技术解决了故障曝气机WA5齿轮箱振动信号的故障诊断问题.通过盲源分离得到准确的故障信号,并根据故障振动信号频谱诊断出故障.利用盲源分离技术可以有效地去除外来干扰,提高故障诊断精度,解决了现实工作中的故障定位、早期故障诊断率低等难题.
- 陈长征程锦生韩丽娅李明辉王胤龙周勃
- 关键词：盲源分离齿轮箱信号预处理特征提取故障诊断
- 低速机械早期故障应力波信号捕捉与分离技术研究
- 用振动分析的方法对旋转机械进行状态监测,具有很广的应用范围而且技术也逐渐成熟,能够很有效地检测设备的机械完整性,但是对于低速旋转机械来说故障检测难度却不断加大,传统的振动测量方法将失效,因为振动方法检测不到机械设备的故障...
- 程锦生
- 关键词：低速滚动轴承盲源分离应力波小波分析
- 文献传递
- 基于电气信号的异步电机故障识别被引量：2
- 2008年
- 为了提高异步电机故障诊断的可靠性,防止故障错报与漏报,以定子电流分析方法为理论基础,采取同时采集异步电机定子电流与电压信号的电机电气信号分析方法,分析异步电机电气、机械故障,并通过神经网络对复杂的电流和电压信号进行故障模式识别.模拟异步电机绕组匝间短路和断条故障进行实验,实验结果与实际基本符合.利用电气信号分析电机故障,可以区分电机电气故障和机械故障,为诊断结论提供了更加可靠的依据,与神经网络结合,利于故障模式的智能识别.
- 陈长征王胤龙李明辉白丽荣程锦生
- 关键词：故障诊断神经网络异步电机频谱分析
