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基于特征迁移学习的变工况下
滚动轴承故障诊断
方法_康守强.caj
期刊论文;特征迁移学习方法;特征映射;再生希尔伯特空间;故障诊断
2021-06-13 14:06:23
943KB
迁移学习
故障诊断
1
多分类器的
滚动轴承故障诊断
方法_李艳峰 (1).pdf
7基于奇异值分解和深度信度网络
2021-06-13 14:06:18
396KB
奇异值分解
深度学习网络
1
美国西储大学
滚动轴承故障诊断
数据集.zip
美国西储大学
滚动轴承故障诊断
数据集.zip
2021-05-19 04:23:34
180.22MB
轴承数据集
1
基于LabVIEW时频分析的
滚动轴承故障诊断
以LabVIEW为平台设计滚动轴承振动信号分析软件,实现对滚动轴承故障信号的时域分析和频域分析。时域分析主要实现对滚动轴承振动信号的自相关、均值、有效值、峰值以及峭度值分析。对滚动轴承振动信号的频域分析主要完成对滚动轴承振动信号的幅值频谱分析、功率谱分析、Hilbert包络谱分析、倒频谱分析以及ZOOM-FFT分析。利用该分析软件对实测滚动轴承故障信号进行了分析,取得了良好的分析效果。
2021-05-12 15:28:17
320KB
滚动轴承
时域分析
频域分析
1
基于小波分析的
滚动轴承故障诊断
通过典型信号的MATLAB仿真讨论了小波在检测信号突变点时的选取原则。针对滚动轴承故障振动信号,先进行小波消噪,再进行小波分解与重构,对重构后的细节信号作Hilbert包络并进行谱分析,从功率谱中可清晰地识别出滚动轴承故障特征频率。
2021-05-08 12:04:18
440KB
小波变换
突变点
滚动轴承
1
基于变分模态分解和SVM的
滚动轴承故障诊断
_王新.pdf
针对滚动轴承振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量故障样本的实际情况,提出了基于变分模态 分解( Variational mode decomposition,VMD) 与支持向量机( Support vector machine,SVM) 相结合的
滚动轴承故障诊断
方法。 该方法融合了变分模态分解和支持向量机的优势,通过变分模态分解将滚动轴承振动信号分解成若干个本征模态函数分 量,轴承发生不同故障时,不同本征模态函数内的频带能量会发生变化,从包含有主要故障信息的模态分量中提取能量特 征作为SVM 的输入,判断轴承的工作状态和故障类型。试验结果表明,该方法在少量样本情况下仍能有效地对轴承的工
2021-05-06 16:03:23
1.07MB
变分模态分解
SVM的滚动轴承故障诊断
1
code555.zip
基于小波包能量谱与CNN的
滚动轴承故障诊断
方法,用的matlab
2021-04-19 19:05:56
32.03MB
滚动轴承
故障诊断
matlab
小波包能量谱
1
基于小波包与概率神经网络相结合的
滚动轴承故障诊断
基于小波变换的
滚动轴承故障诊断
,振动信号中的高频部分对诊断结果有一定影响,为克服此影响,首先运用小波包对SKF型滚动轴承故障信号进行预处理,以此为特征向量结合概率神经网络去验证模型的实用性和可行性。分析结果表明,小波包与概率神经网络相结合的故障诊断方法可以有效的应用于
滚动轴承故障诊断
。
2021-04-18 00:54:45
840KB
滚动轴承
故障诊断
小波包
概率神经网络
1
基于包络谱分析的
滚动轴承故障诊断
方法研究
分别用小波分解、小波包分解和EMD分解处理滚动轴承故障数据,并结合Hilbert变换进行包络谱分析实现
滚动轴承故障诊断
。对滚动轴承故障数据进行小波阈值降噪。小波阈值降噪后分别进行小波分解、小波包分解和EMD分解。分别求出小波分解、小波包分解和EMD分解后各个频带的能量谱。再根据能量谱确定故障频带范围并对其进行信号重构。采用Hilbert变换对重构信号进行包络谱分析实现
滚动轴承故障诊断
。通过对滚动轴承内圈故障信号的分析验证了小波分解、小波包分解和EMD分解结合Hilbert变换进行包络谱分析的
滚动轴承故障诊断
方法的有效性。
2021-04-16 22:20:25
448KB
故障诊断
小波分解
小波包分解
EMD分解
1
基于最小熵解卷积的
滚动轴承故障诊断
研究_江瑞龙
基于最小熵解卷积的
滚动轴承故障诊断
研究文献
2021-04-14 21:02:37
2.59MB
故障诊断
1
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