提出了一种基于小波包分解与EMD的故障诊断特征提取方法。对故障振动信号进行小波包分解,并将其高频部分节点信号进行重构,对2个节点的重构信号分别进行EMD分解,得到一系列的IMF分量;提取每个节点的各个IMF分量的能量值并归一化后作为轴承的故障特征量输入神经网络进行诊断。通过实验证明2种方法的结合具有良好的局部分析能力及自适应分解的特点,可以提取更加有效的特征值,因此在进行诊断时,具有更快的速度与更高的准确率。
2021-03-09 14:31:12
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采用基于小波包变换(WPT)和极限学习(ELM)的方法对轴承故障进行诊断和分类辨识。该方法首先采用小波包变换对采集到的振动信号进行分解,求得各频带的相对能量,并构建特征向量,接着利用极限学习机进行自动分类识别。经使用实验台实测电机滚动轴承不同状态的信号进行分析,研究结果表明,所建立的自动分类模型可以有效地对轴承的单一故障,以及不同程度故障有很好的辨识能力。
2021-03-06 16:41:31
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基于稀疏成分分析的欠定盲源分离技术在风力发电机齿轮箱轴承故障特征提取中的应用
2021-03-03 21:09:17
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《高速部分流泵滑动轴承故障分析与诊断》
应用两个振动调制的数学原理，在准确计算轴承元件固有频率和激起固有振动的滑动轴承振动频率的基础上，利用普通的频谱分析仪，从细化的谱图上识别这两种振动的频率，从而完成sundyne高速部分流泵滑动轴承故障诊断。
2021-03-03 17:05:01
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该数据集针对凯斯西储大学12K采样频率下的驱动端轴承故障数据进行了分类，详细信息可以参考我的博文：https://blog.csdn.net/qq_36758914/article/details/107999357
2021-03-02 21:14:08
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《多级离心泵滚动轴承烧毁原因分析》
对卧式多级离心泵所安装的圆锥滚子轴承烧毁原因进行了综合分析，指出因平衡管阻力损失过大，使平衡鼓不能正常工作，导致轴承负荷过大是轴承烧毁的主要原因。
多级泵 滚子轴承 故障分析 轴承间隙检查
2021-03-02 17:02:27
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为实现对滚动轴承工作状态的监测，提出了一种基于 Lab VIEW 的滚动轴承故障诊断系统的设计方案，给出了滚动轴承振动信号的采集与故障诊断方法，在 Lab VIEW 的诊断平台下进行信号处理与分析，然后结合滚动轴承故障诊断理论与信号分析结果来对该轴承运行状态进行判断。最后利用旋转机械振动及故障模拟试验平台对该系统进行验证，验证结果体现了该系统具有可行性和适用性。
2021-02-18 20:05:10
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输入数据描述：轴承故障数据，故障有十类，利用滑动窗口进行数据采样，一个样本大小为1024，每类故障有1000个样本，总共10000个样本，输入数据形式为10000x1024，相当于1024个变量，标签采用one-hot编码，
参数调整：gamma：惩罚参数（自己调参），kernel：核函数（自己选择） sigma：核函数宽度（自己调参）
2021-02-14 15:41:40
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