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基于MF-DFA与PSO优化LSSVM的滚动轴承故障诊断方法被引量：22: 2015年; 针对滚动轴承故障损伤程度难以确定的问题,提出对滚动轴承不同故障位置、不同损伤程度的振动信号进行故障特征提取及智能分类的故障诊断方法。先对各状态振动信号进行MF-DFA分析,选取敏感性及稳定性最好的二种多重分形谱参数作为故障特征量,然后输入到经过PSO参数优化的LSSVM中进行故障诊断。通过仿真试验、应用实例验证了该方法的有效性,并与LSSVM、SVM方法的诊断结果进行比较。结果表明:所提方法可实现滚动轴承故障位置及损伤程度的智能诊断,比直接LSSVM、SVM方法具有更优的泛化性,适合解决实际工程问题。; 熊庆张卫华; 关键词：滚动轴承故障诊断粒子群优化算法最小二乘支持向量机

基于α稳定分布参数估计的滚动轴承故障诊断被引量：7: 2015年; 针对滚动轴承故障损伤程度难以确定的问题,提出对滚动轴承不同故障位置、不同损伤程度的振动信号进行故障特征提取及智能分类的故障诊断方法。首先,对各状态振动信号进行α稳定分布四参数估计,选取敏感性及稳定性最好的二种参数组成二维故障特征量;然后,输入到经过粒子群优化算法(particle swarm optimization,简称PSO)进行参数优化后的最小二乘支持矢量机(least squares support vectors machine,简称LSSVM)中进行故障诊断;最后,通过台架试验数据验证了该方法的有效性,并与未经过PSO参数优化的LSSVM、支持向量机(support vectors machine,简称SVM)方法的诊断结果进行比较。结果表明:该方法可实现滚动轴承故障位置及损伤程度的智能诊断,比未经PSO参数优化的LSSVM、SVM方法具有更优的泛化性,更短的训练、测试时间,可应用于实际工程。; 熊庆张卫华陆天炜梅桂明李夫忠; 关键词：滚动轴承 Α稳定分布粒子群优化算法最小二乘支持向量机

一种基于滚动振动的高速列车轴箱轴承试验台: 本实用新型公开了一种基于滚动振动的高速列车轴箱轴承试验台，其特征在于，该试验台包括电磁激振台(1)，扩展台面(2)，垂向力加载部件，被试部件，主轴(12)，万向联轴器(15)和电机(16)，所述试验台可用于时速350km...; 李永健张卫华熊庆盖利森李杨朱少成陆天炜梅桂明张文颢; 文献传递

高速列车驱动齿轮内部动态激扰影响分析被引量：6: 2014年; 为了分析齿轮内部动态激扰对高速列车结构振动的影响,首先采用有限元方法得到啮合齿对的时变啮合刚度曲线,根据齿轮精度确定齿面误差曲线,求出齿轮包括刚度激励和误差激励的内部动态激励。将求出的内部动态激励导入到车辆系统动力学,建立考虑齿轮内部动态激励的高速列车动车非线性动力学模型。仿真结果表明,齿轮内部动态激扰对车体和构架的振动基本没有影响,对电机和齿轮箱的振动有一定的影响,尤其体现在垂向和点头方向,当构架考虑成弹性体时,这一现象更为明显。; 黄冠华张卫华宋纾崎熊庆; 关键词：驱动齿轮高速列车振动

一种基于滚动振动的高速列车轴箱轴承试验台: 本发明公开了一种基于滚动振动的高速列车轴箱轴承试验台，其特征在于，该试验台包括电磁激振台(1)，扩展台面(2)，垂向力加载部件，被试部件，主轴(12)，万向联轴器(15)和电机(16)，所述试验台可用于时速350km/h...; 李永健张卫华熊庆盖利森李杨朱少成陆天炜梅桂明张文颢; 文献传递

列车滚动轴承振动信号的特征提取及诊断方法研究: 铁路运输是综合交通运输体系的重要组成部分，也是“一带一路”战略的助推器。安全是铁路运输的前题，尤其是在列车经过六次提速和高速铁路蓬勃发展之时，安全问题更是成为全世界关注的焦点。列车是完成铁路运输任务最主要的工具，它能否正...; 熊庆; 关键词：铁路车辆滚动轴承振动信号特征提取故障诊断; 文献传递

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熊庆