提出了一种改进的集总平均经验模式分解(MEEMD)滚动轴承的故障提取方法。对采集得到的振动信号进行MEEMD分解,获得不同频率的本征模式函数(IMF);对各个本征模式函数进行包络谱分析;最后通过包络谱特性反映出来的频谱信息诊断出轴承故障。滚动轴承内外圈故障仿真和实验研究表明:MEEMD方法能有效地应用于轴承的故障诊断。
2021-09-10 10:12:11 274KB MEEMD 包络谱 滚动轴承 故障诊断
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基于深度学习特征提取和WOA-SVM状态识别的轴承故障诊断.pdf
2021-08-31 18:03:00 9.4MB 互联网 资料
eager 能量算子能够估计产生信号所需的总机械能, 对信号的瞬态变化具有良好的时间分辨率和自适应能力, 在检测信号冲击特征方面具有独特优势。为了提取滚动轴承故障的特征频率, 针对滚动轴承故障振动信号中的瞬态冲击特点, 提出了基于 Teager 能量算子的频谱分析方法, 利用 Teager 能量算子提取轴承故障引起的周期性冲击, 通过瞬时 Teager 能量的 Fourier 频谱识别轴承的故障特征频率。
2021-08-25 19:28:02 1.05MB teager
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全矢深度学习在轴承故障诊断中的应用.pdf
2021-08-20 01:40:10 2.53MB 深度学习 数据分析 数据研究 参考文献
基于多元经验模态分解互近似熵及GG聚类的轴承故障诊断.pdf
2021-08-20 01:22:41 424KB 聚类 算法 数据结构 参考文献
基于小波包-AR谱和深度学习的轴承故障诊断研究.pdf
MSSP对西储大学轴承数据说明的文章
2021-08-16 14:04:02 2.3MB 轴承故障诊断 MSSP
本资源为复现论文《基于PSO_VMD_MCKD方法的风机轴承微弱故障诊断》的配套资源,利用包络谱作为优化算法的目标函数,同时还可以根据包络谱画图,该函数里面调用了求频谱的函数,下载地址如下:https://download.csdn.net/download/weixin_45317919/13455237,PinPu.m(信号的时频转换)
基于EEMD分解和奇异值差分谱理论的轴承故障诊断研究,信号收集、分解、重构、降噪、分析、比较等等……
2021-08-10 18:57:39 808KB EEMD 奇异差分谱
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轴承matlab代码CWRU-注意机制-ResNet 该库包括源代码,数据集和论文“用于核电站旋转机械中轴承故障诊断的时间注意机制”的结果。 本文中的分类和识别任务在代码中称为case1。 运行Tresnet_case1.py通过传统Resnet解决识别任务。 运行Aresnet_case1.py通过Attention Augmented Resnet解决识别任务。 运行结果将保存在“结果”文件夹中。 运行Computeconf.m(matlab代码)以进一步处理结果以获得混淆矩阵。 钟宪平,王菲2020年7月22日
2021-08-04 10:47:09 604.05MB 系统开源
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