基于能量密度的损伤识别方法为振动筛轴系故障的在线诊断提供了可能,以(ICP)加速度传感器、MT32多通道遥测模块、ADAM4521通讯模块为硬件,以Labview图形化编程语言为软件实现了裂纹轴系的故障诊断系统设计,最后通过实验验证了此方法的可行性。
2023-03-22 17:06:01
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基于能量密度的损伤识别方法为振动筛横梁故障的在线诊断提供了可能,以PCI-6023E板块作为硬件,labview图形化编程语言为软件,实现了裂纹梁的故障诊断系统设计,并通过试验验证了此方法的可行性。
2023-03-22 17:01:41
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提出了基于HHT变换和SVM结合的齿轮箱故障诊断方法,介绍了固有模态函数、EMD分解和Hilbert谱以及支持向量机(SVM)理论。先对各种工况信号消噪,再利用EMD分解将信号分解为IMF分量,求出Hilbert谱和边际谱,再利用边际谱求出各信号的故障特征信息,最后利用支持向量机判别齿轮箱的故障类型。该实验证明了此方法诊断齿轮箱故障的有效性。
2023-03-14 17:07:03
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基于自适应多尺度随机共振的机械故障诊断方法研究，胡兵兵，何正嘉，为了克服传统随机共振只能处理小参数信号的限制，自适应多尺度随机共振被广泛应用于机械故障诊断领域。然而，已有的方法在选择参
2023-03-10 15:07:30
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基于D-S的决策级信息融合的故障诊断，王璇，周丰，为保证石油钻井过程安全可靠运行，对其故障诊断方法的研究具有重大意义。本文在国内外故障诊断技术的基础上，提出了基于传感器间
2023-03-07 17:49:51
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针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于小波包和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)的滚动轴承故障诊断方法。该方法用小波包对振动信号进行预处理,用Hilbert变换求重构信号的包络,采用EMD方法将包络信号分解为若干个IMF分量,让故障信息得到凸显,然后根据某个分量的频谱,判断滚动轴承的故障类型。实验结果表明,比传统的时频分析方法,该方法能够更有效地提取轴承故障特征,诊断轴承故障。
2023-02-19 23:51:14
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