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  1. 磨床,轴承,机床故障,机械设计,毕业论文,资料

  2. 磨床,轴承,机床故障,机械设计,毕业论文,资料
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2009-09-25
    • 文件大小:59kb
    • 提供者:wodekekene
  1. 三相交流电动机常见故障及处理

  2. 相介绍三交流电动机常见故障、产生的原因及处理方法。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2009-10-17
    • 文件大小:28kb
    • 提供者:a770123
  1. 有限元在滚动轴承中的故障诊断

  2. 新方法对轴承的故障诊断,有限元的分析方法,大家有参考价值
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2009-12-28
    • 文件大小:259kb
    • 提供者:dumingyang
  1. 轴承实验数据(可用Matlab或Labview分析)

  2. 该实验数据包括正常轴承和故障轴承的数据。
  3. 所属分类:其它

  1. 状态监测与故障诊断

  2. 状态监测与故障诊断 造纸机轴承状态监测与故障诊断虚拟仪器系统的研究与开发
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-12-13
    • 文件大小:3mb
    • 提供者:jiecheng888
  1. 轴承状态监测与故障诊断技术

  2. 滚动轴承常见故障 滚动轴承特征频率与振动信号特征
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-12-24
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:niattk1977
  1. 基于改进标准化EMD的滚动轴承故障诊断方法

  2. 基于传统的标准化经验模态分解方法在实际应用中存在没有考虑插值误差的影响、停机准则过于苛刻和 计算得到的瞬时幅值不光滑带有毛刺等不足, 提出了改进方法, 并运用该方法对实际的轴承振动信号进行处 理。结果表明: 该方法可以有效提取滚动轴承故障特征频率, 提高了轴承故障诊断的准确性。
  3. 所属分类:制造

    • 发布日期:2012-03-26
    • 文件大小:430kb
    • 提供者:mengzhipeng
  1. 西储大学轴承实验数据(12Hz驱动端轴承全)

  2. 西储大学轴承实验数据(12Hz驱动端轴承全),该实验台包括一个2 马力(1.5KW)的电动机,一个扭矩传感器/ 译码器,一个功率测试计,还有电子控制器(图中没显示) 。待检测的轴承支撑着电动机的转轴,驱动端轴承为SKF6205 ,风扇端轴承为SKF6203 ,下表中分别列出了两种轴承的几何尺寸和各部件的故障频率。轴承用电火花加工单点损伤,损伤直径分为(0.007英寸=7 mils =0.177 8 mm,0.014英寸=14 mils =0.355 6 mm ,0.021英寸=21 mils
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2017-12-21
    • 文件大小:44mb
    • 提供者:sinat_33229936
  1. 基于神经网络的滚动轴承故障诊断智能方法.rar

  2. 提出了基于神经网络的滚动轴承故障诊断方法。以滚动轴承小波分解后的能量信息作为特征, 通过神经网络作为分类器对滚动轴承故障进行识别经过实验表明, 该方法对于滚动轴承的故障诊断具有一定的应用价值, 并可方便地推广到其他类似的诊断领域。
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2009-01-06
    • 文件大小:343kb
    • 提供者:zongzi828
  1. 故障轴承诊断傅里叶变换FFT.zip

  2. 滚动轴承是旋转机械的关键部件,容易发生损坏,30%的旋转机械故障是由滚动轴承故障引起的,须对轴承故障进行检测以保证设备可靠运行。当滚动轴承元件出现疲劳损伤、磨损、腐蚀、断裂、划痕、擦伤、胶合等故障时,其在工作过程中会产生复杂的振动,傅里叶变换能够很好的检查故障信号的出现位置。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2020-03-25
    • 文件大小:418kb
    • 提供者:dearhaokai
  1. 二阶循环平稳分析在早期故障诊断中的应用

  2. 二阶循环平稳分析在早期故障诊断中的应用,王小卉,杨洁明,本文研究了故障轴承振动信号的循环平稳特性,用常见调制信号证实了二阶循环自相关、谱相关密度函数的解调性能。通过仿真,针对多
  3. 所属分类:其它

  1. 小波包和SVM在轴承故障识别中的应用

  2. 小波包和SVM在轴承故障识别中的应用,秦政博,程珩,本文针对轴承故障识别问题,提出一种应用小波包与支持向量机(SVM)相结合的的故障识别方法,对故障轴承不同工作状态下的振动信号
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-01-18
    • 文件大小:311kb
    • 提供者:weixin_38606202
  1. 基于频率响应分析的滚动轴承故障诊断方法

  2. 基于频率响应分析提出一种新的轴承故障诊断方法。利用调试阶段测量得到的频率响应作为参考值,与具有2种故障类型的轴承所计算得到的频率响应作为对比,对2个测量量进行评估,并将故障轴承与正常轴承之间频率响应偏差作为故障诊断的指标。最后通过实验验证了该方法对于故障轴承诊断的有效性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-14
    • 文件大小:880kb
    • 提供者:weixin_38747025
  1. 基于小波包和EMD处理的滚动轴承故障诊断

  2. 为解决异步电机故障轴承振动信号易受噪音影响信噪比较小的缺点,提出了一种新的故障诊断方法。首先,采用小波分析方法对测得的原始信号进行去噪,并根据频率对原始信号进行频带划分;其次,用经验模式分解(EMD)方法对小波包分解重构得到的低频段信号进行分解,获得若干固有内在模函数(IMF);最后,采用傅里叶变换对各个IMF函数进行时频分析获得频谱图,进而提取故障频率,根据故障频率和故障类型的对应关系得出最后的诊断结果。实验表明,该方法能有效地提取出故障特征频率,方便地判断出故障类型。对比分析了傅里叶变换和小
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-20
    • 文件大小:297kb
    • 提供者:weixin_38739744
  1. 基于频谱分离与小波包分析相结合的滚动轴承故障诊断

  2. 针对提取的滚动轴承故障振动信号中包含大量噪声,采用频域分离的方法,从故障轴承振动信号中分离出纯故障信号,通过对纯故障信号进行小波包分解和重构,对重构后的小波包系数进行Hilbert包络解调并求取解调后信号的功率谱,从而从功率谱中识别出滚动轴承的故障特征频率,达到滚动轴承故障诊断的目的,并结合实验数据对该方法进行验证,结果证明了该方法的有效性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-28
    • 文件大小:437kb
    • 提供者:weixin_38593823
  1. 基于HHT变换和改进LMS算法的轴承故障诊断

  2. 通过电动机与滚动轴承之间建立的函数关系将振动信号转变成谐波分量,进而对谐波分量分析。对这种非平稳信号首先进行经验模态分析(EMD),然后通过改进LMS算法自适应滤波器分离噪音,最后再运用希尔伯特变换得到故障轴承频谱图。通过仿真实验证明该方法可以消除大部分的噪音和低频干扰,且易于实现,最终获得符合故障诊断要求的振动信号。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-08
    • 文件大小:441kb
    • 提供者:weixin_38657353
  1. 基于ARM9和Linux的机械故障诊断仪的设计

  2. 针对机械早期故障的特点,设计了一种基于ARM9微处理器和Linux操作系统的便携式机械故障诊断仪。数据采集模块采用共振解调技术和24位高速A/D转换器AD7760,通过GPRS或以太网实现与远程监控系统的实时数据传输。采用基于形态提升小波的自适应多尺度算法对振动信号进行放大、降噪、自适应多尺度滤波,提取出微弱的冲击信号。通过故障轴承的实例分析,表明该诊断仪的诊断结果具有较高的可靠性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-16
    • 文件大小:568kb
    • 提供者:weixin_38703906
  1. 基于EMD和BP网络的轴承故障诊断方法

  2. 故障轴承的振动信号是非平稳信号,传统的非平稳信号分析手段存在许多不足;BP网络能够出色地解决传统识别模式难以解决的复杂问题。提出了经验模态分解(EMD)与BP神经网络相结合的滚动轴承故障诊断方法。采用EMD方法对振动信号进行分解,得到组成信号的多个内禀模态分量(IMF),提取重要的IMF分量的能量作为信号的特征量;采用BP网络作为模式分类器,对轴承的故障类型进行分类。经试验数据分析证明,该方法能够准确地对轴承故障进行诊断。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-17
    • 文件大小:340kb
    • 提供者:weixin_38667581
  1. 利用FBG传感信号诊断滚动轴承故障的检测方法

  2. 针对传统轴承故障诊断算法精度低、易受噪声干扰等问题,提出一种经验模态分解与卷积神经网络相结合的诊断方法。利用光纤布拉格光栅(FBG)获取轴承的振动信号,再由经验模态分解将信号分解为多个本征模态函数(IMF)分量,并提取有效信号,利用IMF分量的结构特性将IMF分量组合成矩阵,输入至改进的卷积神经网络中进行故障分类识别。实验结果表明,所提方法能有效识别正常轴承、故障轴承及复合故障轴承,其识别准确率大于91%。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:13mb
    • 提供者:weixin_38647567
  1.  形态梯度小波降噪与S变换的齿轮故障特征抽取算法

  2. 针对齿轮故障特征信号具有强噪声背景、非线性、非平稳性特点,提出采用形态梯度小波对齿轮振动信号进行降噪。首先使用形态梯度小波把齿轮振动信号分解到多个尺度上,然后对各层的细节系数进行软阈值方法降噪处理,对经过处理后的小波系数进行重构。对降噪后的齿轮振动信号采用S变换多分辨率时频分析,能够从具有良好的时频分辨率的S变换谱图提取齿轮故障特征。通过仿真试验和故障轴承的信号分析证明,该方法具有短时傅里叶变换和小波变换的优点,不存在Wigner-Ville分布的交叉干扰和负频率,能有效地提取隐含在噪声中的齿轮
  3. 所属分类:其它

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