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罗志高

作品数：2 被引量：9H指数：1
供职机构：天津大学机械工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金北京市先进制造技术重点实验室开放基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术机械工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 1篇机械工程
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 2篇信号
  • 2篇非平稳
  • 2篇非平稳信号
  • 1篇智能诊断
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇特征提取
  • 1篇谱估计
  • 1篇轴承
  • 1篇轴承故障
  • 1篇轴承故障诊断
  • 1篇故障诊断

机构

  • 2篇天津大学

作者

  • 2篇罗志高
  • 1篇王国锋
  • 1篇常乐
  • 1篇秦旭达
  • 1篇冷永刚

传媒

  • 1篇天津大学学报

年份

  • 2篇2008
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于参数化模型的非平稳特征提取及其智能诊断研究
随着机械设备向复杂化、自动化方向发展，智能诊断在现代生产中起着越来越大的作用。为了获得更高的识别率，基于信号处理与神经网络相结合实现故障智能诊断成为了当今主要的发展方向。在复杂工况条件下，机械设备的振动信号显示出非平稳性...
罗志高
关键词：非平稳信号智能诊断特征提取
文献传递
非平稳信号的时变自回归建模及其在轴承故障诊断中的应用被引量：8
2008年
基于时变自回归(TVAR)方法实现了非平稳随机信号的参数化建模,提出采用最小信息准则确定模型阶数.通过多分量线性调频仿真信号的时变谱估计,表明该方法分辨率高,没有交叉项的干扰,计算速度快.在仿真分析的基础上,应用参数化时频谱和BP神经网络方法进行滚动轴承故障信号的分类和辨识,并基于能量法对时频图进行特征提取.分析结果表明,时变自回归方法的拟合精度高,能有效提取轴承故障信号特征,同时结合神经网络能对故障进行准确诊断.
王国锋罗志高秦旭达冷永刚常乐
关键词：非平稳信号谱估计神经网络
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