陈肇祥
- 作品数：3 被引量：8H指数：2
- 供职机构：宁德师范学院更多>>
- 发文基金：福建省自然科学基金宁德市科学技术计划项目福建省教育厅A类人文社科/科技研究项目更多>>
- 相关领域：机械工程金属学及工艺更多>>
- 基于提升小波变换与EEMD的神经网络齿轮故障诊断方法被引量：6
- 2017年
- 针对单一的信号处理诊断方法难以实现齿轮故障准确诊断的局限性,文章将提升小波变换、集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)与相关系数相结合,提出一种新的信号消噪方法,并在此方法的基础上,分别利用BP、Elman和RBF神经网络完成了齿轮故障诊断。首先采用提升小波变换对故障信号进行初步消噪,然后对其作EEMD分解,得到一组固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量;然后计算各分量的相关系数,剔除相关性较小的伪分量后进行重构,完成二次消噪;最后计算剩余分量的能量特征,并将其作为神经网络的输入向量,进而完成齿轮断齿、裂纹和磨损状况下的故障诊断。仿真分析和应用实例表明:基于提升小波变换与EEMD分解并结合相关系数筛选的消噪方法,比仅用提升小波方法消噪的效果更好。三种神经网络均成功辨别出了齿轮的故障类型,但不同方法各有优劣之处;就诊断效率和准确性而言,BP神经网络的诊断效果最好。
- 宋萌萌肖顺根陈肇祥
- 关键词：提升小波变换神经网络
- 基于EEMD降噪与非抽样提升小波包的滚动轴承故障诊断方法被引量：2
- 2015年
- 针对传统小波包在诊断滚动轴承隐含故障中存在频率混叠、精度不高等问题,提出一种基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)降噪与非抽样提升小波包相融合的故障诊断方法.首先利用EEMD方法分解原始故障信号得到多个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量,然后计算各个IMF分量与原始信号间的相关系数,并与设置的相关系数阈值相比较,将小于阈值的IMF分量视为伪分量予以剔除;对剩余的IMF分量采用峭度准则再次筛选最优IMF分量进行重构,进而实现降噪目的.为了避免传统小波包因采取抽样运算方式导致频率混叠情况,文中采用非抽样运算的提升小波包来分解降噪信号,并采用Hilbert变换进行包络解调分析得到滚动轴承的故障位置.仿真实验和滚动轴承内圈故障应用实例表明:采用EEMD分解原始故障信号,结合相关系数-峭度准则,达到了很好的降噪效果;采用非抽样提升小波包比传统小波包具有更高的故障诊断精度,且不存在频率混叠问题.
- 肖顺根宋萌萌孔庆光陈肇祥
- 关键词：滚动轴承频率混叠
- 一种避障式的检修平台
- 本实用新型提供一种避障式的检修平台，包括底座，底座下方设置有轮子，底座上面设置有剪叉装置，剪叉装置与第一液压杆的一端连接，第一液压杆的另一端与底座连接，剪叉装置上面设置有梯子平台，梯子平台上设置有导轨，导轨内安装有梯子滑...
- 宋萌萌肖顺根缪海滔陈肇祥
- 文献传递
