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基于自适应谐波小波包分解的齿轮故障诊断方法: 机械信号中通常隐藏着某些零部件的早期故障的微弱信息,最大程度地提取有用信息一直是弱信号检测中的一个难题。小波分析的方法为弱信号检测技术开辟了一条新途径。本文利用谐波小波的盒形谱特性,构造了小波包基函数,结合最佳基选择算法...; 王志刚吕勇李友荣李方; 关键词：微弱信号特征提取齿轮; 文献传递

高斯混合模型与小波包能量相结合的齿轮故障分类被引量：7: 2009年; 提出小波包能量与高斯混合模型相结合的齿轮故障分类算法。利用小波包分析提取某种模式下齿轮振动信号多层分解后的不同频带内的能量,并进行归一化处理。然后以各频带能量为元素构造该模式的特征向量,利用这些特征向量以及高斯混合模型良好的数据分布刻画能力,对该模式进行描述。最后采用贝叶斯分类器进行齿轮故障分类。采用该方法对齿轮振动信号进行故障识别,结果表明能取得比人工神经网络算法更高的识别率。; 肖涵李友荣吕勇; 关键词：高斯混合模型

An Improved Algorithm of Wavelet Denoising and Its Application In Bearing Fault Diagnosis: This paper combined advantages of traditional Donoho threshold denoising algorithm and modulus maxima reconstr...; Wu Xin Wuhan University of Science and Technology; 关键词：DENOISE THRESHOLD

基于广义谐波小波分析的低速重载轴承故障诊断被引量：4: 2008年; 研制出一种低频振动传感器作为谐振器,利用谐波小波在频域连续分布且具有严格的盒形谱特性,通过适当调整参数m和n,构造出不同频段的带通滤波器对信号进行广义谐波小波变换。通过广义谐波小波变换实现低速重载轴承振动信号的共振解调,从而提取出故障轴承的低频冲击信息,为低速重载轴承的故障诊断提供了一种新的有效方法。运用该方法准确判断出炼钢转炉悬挂齿轮箱耳轴轴承的故障。; 李友荣肖涵王志刚吕勇侯澍旻; 关键词：故障诊断共振解调

An effective procedure exploiting unlabeled data to build monitoring system: <正>Currently,condition-based maintenance becomes increasingly important with additions of factory automation t...; Xiukuan Zhao~(a,b,*),Min Li~b,Jinwu Xu~b,Gangbing Song~c ~aBeijing National Observatory of Space Environment,Institute of Geology and Geophysics,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100029,China ~bSchool of Mechanical Engineering,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China ~cDepartment of Mechanical Engineering,University of Houston,Houston,TX 77204,USA; 文献传递

非趋势波动分析及其在齿轮故障识别中的应用: 2008年; 对时间序列的长程相关性用于设备故障识别进行了可行性研究。提出将非趋势波动分析方法用于设备故障识别,对齿轮振动信号进行分类实验,结果表明非趋势波动分析能成功地对常见齿轮故障模式进行识别,与盒维数计算结果相比,非趋势波动分析具有更好的抗干扰性。; 肖涵李友荣吕勇; 关键词：故障识别

支持向量机的高速线材精轧机组主电机故障智能诊断系统被引量：3: 2009年; 为了保证高速线材厂精轧机组主电机安全高效的运行,根据支持向量机理论(SVM),构建了某高速线材厂精轧机组主电机故障诊断系统。系统充分考虑温度、振动、电机电流及电机电压等因素对精轧机组主电机的影响,通过设计安装测点,对主电机进行监测,并运用SVM对其可能出现的故障予以预测及诊断;同时,将诊断输出值引入数据样本库,组成了智能诊断系统,提高了故障诊断结论的准确性。; 但斌斌陈奎生应保胜; 关键词：支持向量机精轧机组主电机故障诊断系统

高线中轧电机监测系统的设计与应用: 2009年; 以某高线中轧电机为对象,提出了基于C/S(Client/Server)模式的分布式监测系统的网络结构和软件结构。分别对数据的采集与传输、实时数据存储、以及数据实时图形显示等几项关键技术进行了详细地论述。工程实践表明,该系统运行稳定。; 但斌斌陈奎生应保胜容芷君; 关键词：高线中轧电机实时监测

基于递归定量分析与高斯混合模型的齿轮故障识别被引量：14: 2011年; 针对递归图只能对信号进行定性分析,不利于其深入应用的缺点,应用递归定量分析方法对各种故障模式振动信号进行定量分析。采用确定率和层流率组成齿轮故障识别的特征向量,并结合高斯混合模型实现齿轮故障模式识别。以齿轮故障实验台上所测取的实验数据为对象,分别采用Re-substitution检验法,Jackknife检验法和Inde-pendent dataset检验法对提出的方法和RBF人工神经网络分类算法进行检验。结果表明,递归定量分析与高斯混合模型相结合应用于齿轮故障模式识别具有更高的识别率。; 肖涵李友荣吕勇; 关键词：高斯混合模型故障识别

基于小波相关向量机的产品质量模型被引量：3: 2009年; 针对常用的质量建模方法精度不高且难以给出预测区间,提出了基于小波相关向量机的产品质量模型.应用仿真数据和带钢热镀锌锌层质量的实际生产数据分别建立了小波相关向量机模型.结果表明,小波相关向量机方法与支持向量机及传统的相关向量机相比,具有更好的预测精度,而且给出了预测区间.多组带钢热镀锌锌层质量实际数据的相对预测误差的平均值为4·52%,为保证产品质量提供必要的决策支持和分析手段.; 何飞黎敏阳建宏徐金梧; 关键词：小波核函数相关向量机

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