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河北省教育厅科研基金(z2004467)

作品数:5 被引量:23H指数:4
相关作者:郝志华关榆君林田李振东刘岩更多>>
相关机构:唐山学院河北理工大学大连理工大学更多>>
发文基金:河北省教育厅科研基金博士科研启动基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 5篇自动化与计算...

主题

  • 4篇故障诊断
  • 2篇特征提取
  • 1篇信号
  • 1篇压力传感器
  • 1篇振动
  • 1篇振动信号
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇时频
  • 1篇时频分析
  • 1篇频分
  • 1篇重排
  • 1篇转子
  • 1篇转子故障
  • 1篇转子故障诊断
  • 1篇力传感器
  • 1篇经验模式分解
  • 1篇局域波
  • 1篇局域波法
  • 1篇机械故障

机构

  • 5篇唐山学院
  • 2篇河北理工大学
  • 1篇大连理工大学

作者

  • 4篇郝志华
  • 2篇林田
  • 2篇关榆君
  • 1篇田红霞
  • 1篇王维
  • 1篇马壮
  • 1篇马军爽
  • 1篇张一杨
  • 1篇刘岩
  • 1篇马孝江
  • 1篇李振东

传媒

  • 2篇微计算机信息
  • 1篇汽轮机技术
  • 1篇煤矿机械
  • 1篇测试技术学报

年份

  • 3篇2007
  • 2篇2006
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
基于经验模式分解的时频重排方法及其应用被引量:4
2007年
重排方法通过将代表信号局部能量分布的几何中心重排到其质量中心,从而提高时频表示的聚集性和可读性,但是并没有完全消除交叉项.在此,将经验模式分解算法引入重排方法中,用于抑制重排方法在分析多分量信号时出现的交叉项.利用经验模式分解,首先将待分析的非平稳信号分解成有限个基本模式分量,它具有单分量信号的性质.对这些基本模式分量进行重排处理后的时频表示,具有良好的时频聚集性且交叉项被消除.通过对测试的柴油机爆燃阶段振动信号的重排时频分析,验证了该方法在机械故障特征提取中具有很好的应用潜力.
郝志华关榆君马孝江
关键词:时频分析重排经验模式分解故障诊断交叉项
基于时频图像的不变矩神经网络故障诊断方法被引量:7
2006年
在设备发生故障时,其故障信号往往表现为时变特性。传统的基于FFT变换的分析方法对这些时变信号往往会得出错误的结论。在此,应用一种新的时频分析方法,局域波法,对故障振动信号进行描述。由于局域波时频谱可以表示为灰度图像。因此,利用图像信息的不变矩进行故障特征提取。并且以径向基函数神经网络(RBFNN)作为故障分类器,对实际故障信号进行测试,实验证明了该方法的可行性。
郝志华林田关榆君
关键词:故障诊断特征提取不变矩神经网络
独立成分分析在转子故障诊断中的应用被引量:6
2007年
探讨了一种基于独立成分分析的故障诊断方法。对于测得的多通道转子复合故障振动信号,通过独立成分分析来分离原始的振动数据,得到统计上互相独立的振动源信号。通过对这些估计的源信号频谱分析,可以区分两类故障。进一步说明这些源信号是内在激励源的再现。
郝志华张一杨刘岩
关键词:故障诊断转子振动信号
一种改善压力传感器曲线拟合特性的方法被引量:6
2007年
压力传感器的输出特性受温度影响很大,把任意温度下传感器的特性都标定出来是不可能的,可以用数据拟合的方法在已测定温度特性曲线的基础上得到所需温度的压力传感器输出特性。本文提出一种采用分段拟合的方法对压力传感器数据进行拟合,通过在实际中的应用证明,这种方法可以显著提高拟合数据的精确性和简便性。
马军爽李振东王维
关键词:压力传感器
局域波法在机械故障诊断中的应用
2006年
针对故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于局域波分解的机械故障诊断方法。探讨了局域波法的原理和物理意义,表明局域波分解具有自适应的特性,特别适宜于非平稳信号的分解。将该方法应用于滚动轴承的故障振动信号分析中,结果表明局域波分解能够提取轴承微弱振动信号,突出滚动轴承的故障特性,提高滚动轴承故障诊断的准确性。
郝志华林田田红霞马壮
关键词:故障诊断非平稳信号特征提取
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