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振动与声，声学基础，哈船院水声工程，09年试题

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基于振动信号的滚动轴承故障诊断; 毕设研究课题：根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障。 毕设研究课题：根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障。 毕设研究课题：根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障。 毕设研究课题：根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障。 毕设研究课题：根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障。 毕设研究课题：根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障。 毕设研究课题：根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障。 毕设研究课题：根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障。 毕设研究课题：根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障。 毕设研究课题：根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障。 毕设研究课题：根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障。 毕设研究课题：根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障。 毕设研究课题：根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障。 毕设研究课题：根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障。 毕设研究课题：根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障。 毕设研究课题：根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障。 毕设研究课题：根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障。

传感器采用“801S振动传感器”，该传感器性能比较好。极宽的震动侦测范围.无方向限制。可以用用于汽车/摩托车防盜报警器/器, 電子鎖.安防系列产品等。

应用领域：研发 挑战：设计并实现多点随机振动试验控制系统。 应用方案：使用NI公司的LabWindows/CVI软件配合动态信号分析卡NI-4551和动态数据采集卡NI-4472以及其他硬件快速开发一个基于PC的多点随机振动试验控制系统。 使用的产品：LabWindows/CVI，NI PCI-4551，BNC-2140，NI PCI-4472。 介绍 多点激励振动试验控制技术是对大型复杂试件开展可靠性和环境试验的关键技术，对产品可靠性的考核有着重要的意义。本文将给出多点随机振动试验的控制方案和控制系统的设计方案，在LabWindows/CVI平台上结合NI PCI-4551和NI P

传统智能故障诊断算法需要依赖人工特征提取和专家知识,而旋转机械设备复杂的工作环境和工况使得传统算法在实际应用中缺乏良好的自适应性和泛化性.针对以上问题,提出基于卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)的层级化故障诊断算法(CNN based hierarchical fault diagnosis,CNN-HFD).首先,将原始振动信号进行分段预处理,以实现数据扩容;然后,分别根据故障类型和故障程度设计多个卷积神经网络,并将原始振动数据以某一时间步进行分割,作为卷积神经网络的输入进行训练;最后,将待识别信号送入CNN-HFD模型,经过分层故障诊断,在末端卷积神经网络输出相应故障类别和程度.通过滚动轴承振动数据库的实验表明,所提出的算法不仅具有高达99.5%以上的故障识别率,而且在负载发生变化时依然可以保持高达97%以上的故障识别率,具有较好的鲁棒性和泛化性能.

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