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  1. 声发射技术在滚动轴承故障诊断中的应用

  2. 滚动轴承是应用最为广泛、也是最易损坏的机械设备关键零部件之一，其状态影响着整个设备的稳定运行。因此，滚动轴承的状态监测和故障诊断一直为大家所重视。而将声发射技术应用于滚动轴承的状态监测与故障诊断，是当前研究的一个热点。 本文以声发射技术为手段，对基于声发射技术的滚动轴承状态监测与故障诊断进行了理论和实验研究，着重对滚动轴承点蚀故障的声发射诊断方法进行了详细研究。研究工作主要包括以下三个方面： 1、滚动轴承声发射信号的参数分析。采用了振铃计数、均方根、信号幅度、峭度系数等典型声发射参数对不同工况

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-20
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：skywolfzxm

  1. 基于LLE和LSSVM的滚动轴承故障诊断

  2. 针对滚动轴承故障特征混叠难以有效区分的问题,提出基于局部线性嵌入(LLE)与最小二乘支持向量机(LSSVM)结合的故障诊断方法。在由振动信号时域和频域统计指标构造的多维特征空间中,通过LLE算法对多维特征空间进行非线性降维处理,得到初始低维流形结构。将低维流形结构导入LSSVM中进行学习训练与故障辨识。应用于滚动轴承故障分析表明,该方法不仅对高维复杂的非线性故障特征具有良好的降维性能,而且故障识别率较之传统方法有明显提高,能够有效识别出高维特征空间的非线性故障特征。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于LabVIEW的滚动轴承故障诊断系统

  2. 通过对滚动轴承工作特性及其故障研究,设计了基于LabVIEW软件的滚动轴承故障诊断系统。分析了滚动轴承振动机理与失效形式,运用共振解调分析与希尔伯特变换作为滚动轴承故障诊断的方法。通过对轴承支持架故障分析表明该系统对滚动轴承故障诊断正确有效。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-14
    • 文件大小：767kb
    • 提供者：weixin_38550722

  1. 基于EEMD降噪和HMM的采煤机摇臂滚动轴承故障诊断

  2. 提出一种集合经验模态分解(EEMD)降噪与隐马尔科夫模型(HMM)的采煤机摇臂滚动轴承故障诊断方法。采用基于峭度准则的EEMD对采集到的振动信号进行降噪预处理,筛选出包含主要特征频率的本征模态函数(IMF),通过求取IMF信息熵提取出敏感特征集,结合训练好的HMM分类模型,对滚动轴承故障类型进行诊断识别。实验数据分析表明,所提出的基于EEMD降噪和HMM的故障诊断方法可以准确区分滚动轴承故障类型,对于4种状态轴承的识别率达到90%以上,是一种有效的采煤机摇臂滚动轴承故障诊断方法 。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-13
    • 文件大小：255kb
    • 提供者：weixin_38513565

  1. 电机滚动轴承故障诊断中BP与RBF神经网络的比较

  2. 针对电机滚动轴承故障检测的复杂性,采用了理论成熟且应用较多的BP神经网络和RBF神经网络两种故障诊断方法。首先通过经验模态分解的方法对滚动轴承的振动信号进行故障特征提取,并将故障特征向量输入到BP神经网络和RBF神经网络进行达标训练,最后对两种神经网络在滚动轴承故障诊断方面进行了比较分析,结果表明,两种神经网络的故障诊断效果均理想,但是RBF神经网络故障诊断结果较准且训练速度快,具有一定的优越性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-18
    • 文件大小：649kb
    • 提供者：weixin_38500117

  1. 电机滚动轴承故障诊断的多信息源数据融合方法

  2. 在电机滚动轴承的故障诊断领域中,由于电机运行环境的复杂性,以及目前大多数故障诊断依然是基于单参数进行,如振动、温度及电流等所能携带的故障特征进行诊断,所以不确定性因素及不确定信息也充斥其间,从而致使故障诊断的准确率较低。分析了传统故障诊断系统的弊端,并介绍了多信息源数据融合诊断系统的结构及其在故障诊断应用中的优势,并通过实例分析,采用3个独立传感器对轴承故障信号采集,并通过经验模态方法对信号处理得到故障特征向量,最后应用BP神经网络和D-S证据理论进行故障识别。每使用一次D-S证据理论的合成,均

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-18
    • 文件大小：442kb
    • 提供者：weixin_38705762

  1. 滚动轴承故障诊断分析

  2. 本文档主要针对滚动轴承故障分析过程、频谱分析、扰动频率计算以及轴承失效的九个阶段的介绍

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-03-30
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：wy2ysh

  1. 基于小波包包络分析的滚动轴承故障诊断

  2. 提出一种基于小波包、能量分析和包络分析相结合的滚动轴承故障诊断方法。对实测振动信号进行小波包去噪,提取出有用的振动信号。利用小波包将去噪后的信号分解,求出分解后各频带的能量,根据各频带内能量分布,确定故障所在频带,并以此作为特征分量。对特征分量进行Hilbert解调分析,将包络谱谱峰处的频率与理论计算的滚动轴承故障频率进行对比,诊断轴承故障并确定故障位置。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-02
    • 文件大小：851kb
    • 提供者：weixin_38744526

  1. 基于EEMD降噪和滑动峰态解调的滚动轴承故障诊断方法

  2. 针对滚动轴承早期故障特征十分微弱且易被强背景噪声淹没这一问题,引入零时滞4阶累积量(即峰态因数)用于描述信号中弱冲击成分偏离高斯分布的程度,从而提出一种基于EEMD降噪和滑动峰态解调的滚动轴承早期故障诊断方法 。该方法首先将故障信号进行EEMD分解得到一组IMFs,根据度量因子和信息熵准则筛选出最能表征故障信息的IMF分量进行重构;然后,利用谱峭度方法自动确定带通滤波器参数进行带通滤波,对滤波后的信号采用滑动峰态算法计算峰态时间序列即峰态包络,并根据频谱分析结果诊断轴承故障发生部位。该方法解决了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-15
    • 文件大小：500kb
    • 提供者：weixin_38590309

  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. 基于小波去噪和MSE的滚动轴承故障诊断

  2. 介绍一种将小波去噪与多尺度熵方法相结合的滚动轴承故障诊断方法,通过采用小波去噪后信号进行多尺度熵分析,得到多尺度熵曲线分布,对滚动轴承的正常状态、内圈故障、滚动体故障和外圈故障4种故障类型下的振动信号分析表明,小波多尺度熵方法在合适的尺度因子下能够有效的区分4种故障类型,可以进行滚动轴承的故障识别,并且优于传统的多尺度熵方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-03
    • 文件大小：606kb
    • 提供者：weixin_38705640

  1. 基于零空间追踪和包络谱的滚动轴承故障诊断

  2. 从振动信号中提取故障特征是滚动轴承故障诊断的常用方法。提出了利用零空间追踪算法和包络谱分析进行滚动轴承故障诊断的方法。首先对轴承故障振动信号进行零空间追踪(Null Space Pursuit)分解,降低噪声的干扰,提取高能量成分。然后对高能量分量进行包络谱分析得到振动信号特征频率,与理论故障特征频率对比后确定故障类型。仿真和试验结果显示该方法能够成功提取特征频率,辨别轴承故障类型,具有一定的实际意义。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-02
    • 文件大小：239kb
    • 提供者：weixin_38686399

  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

  2. 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。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-02
    • 文件大小：840kb
    • 提供者：weixin_38628429

  1. 基于Hilbert变换的滚动轴承故障诊断

  2. 滚动轴承是工业应用系统中的重要部件,其引发的故障是引起机器设备失效的重要原因。Hilbert变换基于滚动轴承故障引发的高频固有振动,提取包络信号。通过包络信号进行频谱分析从而提取滚动轴承的故障特征信息。通过采集内圈故障、外圈故障的滚动轴承振动信号,采用Hilbert变换对轴承的振动信号进行了分析,验证了Hilbert包络解调技术在滚动轴承故障诊断中的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-01
    • 文件大小：202kb
    • 提供者：weixin_38504687

  1. 基于小波包和距离判别法的滚动轴承故障诊断

  2. 将小波包分析与距离判别分析法相结合的方法应用于滚动轴承故障诊断问题中。利用小波包分析技术提取了滚动轴承典型故障的振动加速度信号的状态特征向量,选用此特征向量作为距离判别分析模型的判别因子,以滚动轴承故障实测模拟数据作为学习样本进行训练,通过分析计算,建立了相应线性判别函数,并利用回代估计方法进行检验。研究结果表明:这种新模型判别能力强,交叉确认估计的误判率为0,不需要优化网络结构,是解决滚动轴承故障诊断的一种有效方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-29
    • 文件大小：331kb
    • 提供者：weixin_38518722

  1. 基于小波包和EMD的滚动轴承故障诊断

  2. 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。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-28
    • 文件大小：238kb
    • 提供者：weixin_38550146

  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. EMD与同态滤波解调在滚动轴承故障诊断中的应用

  2. 根据滚动轴承的振动故障特征,介绍了一种新的基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)与同态滤波解调相结合的滚动轴承故障诊断方法.EMD可将轴承故障信号分解成若干个IMFs(Intrinsic Mode Functions),各个IMF突出了原始信号的某些局部特征.再对某些IMFs有针对性地进行同态滤波解调,提取了轴承内圈故障特征频率,诊断出轴承内圈严重磨损故障.同时,为更突出同态滤波解调方法的优越性,与Hilbert包络进行了对比分析.仿真与应用结果表明

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-09
    • 文件大小：962kb
    • 提供者：weixin_38629042

  1. 基于局部均值分解的滚动轴承故障诊断自适应分析方法

  2. 基于局部均值分解的滚动轴承故障诊断自适应分析方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：301kb
    • 提供者：weixin_38615783

  1. 基于LabVIEW的滚动轴承故障诊断系统.doc

  2. 为实现对滚动轴承工作状态的监测，提出了一种基于 Lab VIEW 的滚动轴承故障诊断系统的设计方案，给出了滚动轴承振动信号的采集与故障诊断方法，在 Lab VIEW 的诊断平台下进行信号处理与分析，然后结合滚动轴承故障诊断理论与信号分析结果来对该轴承运行状态进行判断。最后利用旋转机械振动及故障模拟试验平台对该系统进行验证，验证结果体现了该系统具有可行性和适用性。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：783kb
    • 提供者：hahahahah123456
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