提出了基于神经网络的滚动轴承故障诊断方法。以滚动轴承小波分解后的能量信息作为特征, 通过神经网络作为分类器对滚动轴承故障进行识别经过实验表明, 该方法对于滚动轴承的故障诊断具有一定的应用价值, 并可方便地推广到其他类似的诊断领域
2022-01-03 11:30:27 304KB 故障诊断
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滚动轴承是机械中应用最广泛的一种通用机械部件,轴承特定的使用环境造成其寿命的随机性较大,目前还无法准确预测其寿命。因此,轴承故障诊断就显得非常重要。本文对滚动轴承的振动数据分别在时域和频域进行了分析,由神经网络处理,对结果采用“判决区间+举手表决”方式,获得最终判断结果。
2022-01-03 11:23:38 1.52MB BP故障
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高压电动机轴电流引起的轴承烧损原因分析及防范措施
直线轴承模型 希望可以帮助做机械设计的朋友们 这个模型做的很好的
2021-12-30 15:21:38 459KB 轴承
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这是关于计算轴承内圈、外圈、滚动体故障频率的代码,亲测有效
2021-12-30 13:42:33 8KB zip matlab
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轴承方面论文,对于磁轴承方面的开发研究具有参考价值
2021-12-27 16:38:46 540KB 磁轴承
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基于MATLAB的无轴承开关磁阻电机全周期发电系统的建模和仿真,庄铮,邓智泉,本文利用MATLAB中Simulink的相关模块建立无轴承开关磁阻全周期发电机系统的仿真模型。通过对比仿真电流波形与理论推导波形验证了该模�
2021-12-27 15:20:37 586KB 首发论文
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讨论了Hilbert变换的基本原理,以及基于Hilbert变换的包络解调方法在轴承故障诊断中的应用。实践表明:对于具有调制现象的滚动轴承故障诊断,基于Hilbert变换的包络解调方法,具有明显的诊断意义,是一种可靠的诊断方法。
2021-12-27 00:34:11 175KB 工程技术 论文
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针对人为加工的滚动轴承点蚀故障数据难以模拟真实疲劳失效过程的问题,提出将滚动轴承强化寿命试验的轴承疲劳失效过程数据作为故障诊断数据,结合经验模态分解(Em-pirical Mode Decomposition,EMD)与共振解调技术对真实疲劳失效的滚动轴承进行故障诊断.依托经验模态分解的自适应性,有效的将携带故障信息的高频调制信号从原信号中分离出来,实现了信号的带通滤波;利用Hilbert变换进行解调分析得到包含故障特征信息的低频包络信号,经过频谱分析后实现对疲劳失效滚动轴承故障特征提取和故障辨识.实验结
2021-12-26 20:08:23 15.34MB 自然科学 论文
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针对传统机器学习算法处理海量风机数据采集与监视控制(SCADA)监测数据效率低和准确度差的问题,提出利用极端梯度提升(XGBoost)算法预测风机主轴承故障。首先,对风机主轴承SCADA数据开展特征分析,挖掘和发现特征与故障之间的关联关系,并评估各特征的重要性;然后利用XGBoost算法构建主轴承故障预测模型,进行模型评估;最后,依据SCADA系统收集的实测数据对模型进行训练和测试,并调整XGBoost模型的主要参数,提高预测准确率。通过与经典梯度提升决策树(GBDT)算法诊断结果相对比,结果表明XGBoost在风机主轴承故障预测的效率和准确度方面均优于GBDT算法,是处理SCADA大规模数据集的有效工具。
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