您的位置: 专家智库 > >

北京市优秀人才培养资助(2011D005015000006)

作品数:22 被引量:241H指数:9
相关作者:胥永刚孟志鹏陆明马朝永付胜更多>>
相关机构:北京工业大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金北京市优秀人才培养资助北京市教委科技计划面上项目更多>>
相关领域:机械工程金属学及工艺电子电信航空宇航科学技术更多>>

文献类型

  • 22篇中文期刊文章

领域

  • 19篇机械工程
  • 2篇金属学及工艺
  • 2篇电子电信
  • 1篇航空宇航科学...

主题

  • 13篇故障诊断
  • 10篇轴承
  • 9篇滚动轴承
  • 6篇小波
  • 6篇齿轮
  • 5篇双树复小波
  • 5篇复小波
  • 4篇差分
  • 3篇信号
  • 3篇振动与波
  • 3篇软阈值
  • 3篇双树复小波变...
  • 3篇峭度
  • 3篇阈值
  • 3篇小波变换
  • 3篇复小波变换
  • 3篇波变换
  • 3篇齿轮故障
  • 2篇独立分量分析
  • 2篇信号检测

机构

  • 22篇北京工业大学

作者

  • 20篇胥永刚
  • 10篇孟志鹏
  • 9篇陆明
  • 7篇马朝永
  • 6篇付胜
  • 5篇谢志聪
  • 4篇张建宇
  • 4篇赵国亮
  • 3篇段建民
  • 2篇冯明时
  • 2篇王克
  • 1篇崔玲丽
  • 1篇马海龙
  • 1篇王婧
  • 1篇刘茜
  • 1篇杨红玉
  • 1篇黄攀
  • 1篇卢明波
  • 1篇马伟峰

传媒

  • 3篇振动.测试与...
  • 3篇北京工业大学...
  • 3篇振动与冲击
  • 3篇噪声与振动控...
  • 2篇振动工程学报
  • 2篇农业工程学报
  • 2篇仪器仪表学报
  • 1篇设备管理与维...
  • 1篇轴承
  • 1篇航空动力学报
  • 1篇海军工程大学...

年份

  • 3篇2017
  • 3篇2015
  • 9篇2014
  • 6篇2013
  • 1篇2012
22 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
微弱信号的差分振子检测方法被引量:6
2013年
在分析了差分振子基本原理的基础上,重点在理论上分析了噪声对差分振子输出相图的影响,推导了相图大小与有效信号幅值之间的线性比例关系,弥补了差分振子不能检测信号幅值的缺点,阐明了系统参数对差分振子检测性能的影响。理论分析、仿真实验及工程实践表明,该方法简单稳健,实时性好,具有良好的抗噪性能,能有效检测强噪声背景下的微弱故障信号,可实现机电设备早期故障的可视化检测。
胥永刚冯明时马海龙谢志聪
关键词:差分振子微弱信号检测
基于双树复小波包变换和SVM的滚动轴承故障诊断方法被引量:35
2014年
针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性和现实中难以获得大量典型故障样本的情况,提出一种基于双树复小波包变换和支持向量机(SVM)的故障诊断方法.首先通过双树复小波包变换将非平稳的振动信号分解得到不同频带的分量;然后对每个分量求其能量并归一化处理;最后将从各个频带分量中提取的能量特征参数作为支持向量机的输入来识别滚动轴承的故障类型.对试验台模拟信号(包括滚动轴承的正常状态、外圈裂纹故障、内圈裂纹故障和滚动体点蚀故障)的分析表明:该方法对所测试验信号的故障识别率达到99.5%,对比传统小波包变换与SVM结合的方法,故障识别率的准确度更高.
胥永刚孟志鹏陆明
关键词:故障诊断滚动轴承支持向量机故障识别
基于双树复小波包变换的滚动轴承故障诊断被引量:29
2013年
针对滚动轴承故障的振动信号具有非平稳特性,存在强烈噪声干扰,难以提取故障特征频率的情况,提出了基于双树复小波包变换阈值降噪的故障诊断方法。首先将非平稳的故障振动信号进行双树复小波包分解,得到不同频带的分量;然后对每个分量求其峭度值和相关系数并进行比较;最后选取峭度值和相关系数较大的分量进行软阈值降噪和双树复小波包重构,即可有效地消除振动信号中噪声的干扰,同时保留信号中的有效信息即实现了故障特征信息的提取。本文对轴承外圈故障试验和实际工程数据进行了相关分析,并对比传统离散小波包降噪的效果,本文方法处理后的信号冲击周期性更好,较理想地去除了噪声的影响,验证了该方法可以有效地去除噪声并提取滚动轴承故障的特征信息。
胥永刚孟志鹏陆明
关键词:轴承故障检测信号分析峭度软阈值
基于MDS和神经网络的滚动轴承故障诊断方法被引量:5
2017年
针对滚动轴承的智能诊断问题,提出基于多维尺度分析(Multidimensional Scaling,简称MDS)和神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先提取原始信号常用的时域统计指标,再将包含故障信息的统计指标进行MDS降维处理,减少后续模式识别难度,最后将降维后的统计指标作为神经网络的输入参数来判断滚动轴承的故障类型。对滚动轴承正常状态、滚动体故障、外圈故障和内圈故障四种模式下的振动信号进行分析,结果表明,运用MDS进行降维预处理的神经网络故障诊断方法比没有经过预处理的故障诊断方法有更高的故障识别效率,可以准确有效识别滚动轴承的故障类型。
马朝永黄攀胥永刚付胜
关键词:振动与波滚动轴承多维尺度分析神经网络故障诊断
基于遗传编程的无量纲指标在行星齿轮箱故障诊断中的应用被引量:4
2017年
针对传统的信号处理方法较难获取行星齿轮箱故障特征和有量纲指标在变工况情况下诊断失效的问题,提出将无量纲指标应用于行星齿轮箱故障诊断的方法。首先分别计算行星齿轮箱在不同故障模式下振动信号的七个无量纲指标,然后用遗传编程的方法构建新的复合诊断指标,最后将该复合诊断指标在变载荷、变转速工况下对不同的故障模式进行区分。实验结果表明,该方法可以识别行星齿轮箱在不同工况下的故障状态,验证了其有效性。
胥永刚马伟峰马朝永付胜
关键词:振动与波行星齿轮箱遗传编程无量纲指标
双树复小波和局部投影算法在齿轮故障诊断中的应用被引量:9
2015年
齿轮故障振动信号往往表现为非线性非平稳特性,并且早期故障振动信号往往包含较强的背景噪声,不利于故障特征的提取。针对该问题,提出了基于双树复小波变换和局部投影算法的齿轮故障诊断方法。首先,对故障信号进行双树复小波变换,得到不同尺度下的小波系数和最后一层的尺度系数,并计算各层小波系数的模与相角。然后,选择模周期性较强的小波系数或尺度系数进行局部投影算法处理,得到周期性增强的系数的模,并选择合适的阈值进行软阈值处理。最后,利用处理后的系数进行双树复小波重构,从而提取出齿轮故障特征信号,进行希尔伯特包络解调分析便能准确地得到故障特征频率。仿真信号和工程应用表明,该方法能够有效地提取齿轮故障特征信息,提供了一种齿轮故障特征提取的新方法。
胥永刚赵国亮马朝永杨红玉
关键词:故障诊断双树复小波变换软阈值齿轮
基于Hermitian小波的时间-小波能量谱滚动轴承故障诊断方法被引量:2
2014年
针对滚动轴承早期故障微弱特征难以提取的问题,提出了一种基于Hermitian小波时间-能量谱的滚动轴承故障诊断方法.该方法针对轴承故障振动信号具有奇异性的特点,首先利用Hermitian小波对原始信号进行连续小波变换;再根据小波变换的结果求取信号能量在时间轴上的分布情况,利用谱峭度指标作为选择最佳累积尺度的标准,得到时间-小波能量分布;最后对时间-小波能量分布进行谱分析得到时间-小波能量谱以提取故障特征.利用时间-小波能量谱对仿真信号和轴承外圈及内圈点蚀故障信号进行分析.结果表明:该方法可有效地提取出强噪声环境下微弱故障的特征成分,并与普通的时间-小波能量谱作对比,特征提取效果更为明显,非常适用于滚动轴承早期故障诊断.
马朝永王克孟志鹏段建民
关键词:故障诊断
基于双树复小波包和AR谱的滚动轴承复合故障诊断方法被引量:5
2014年
针对滚动轴承复合故障信号中故障特征难以分离的问题,提出了基于双树复小波包和自回归(autoregressive,AR)谱的故障诊断方法.首先,利用双树复小波包变换将复杂的、非平稳的复合故障振动信号分解为若干个不同频带的分量;然后,对包含故障特征的分量进行希尔伯特包络;最后,对包络信号求其AR功率谱,由此实现对复合故障特征信息的分离和故障识别.实验结果表明:该方法可有效地分离轴承复合故障的特征频率,验证了该方法的可行性和有效性.
胥永刚孟志鹏陆明张建宇
关键词:故障诊断
基于双树复小波与非线性时间序列的降噪方法被引量:8
2015年
针对双树复小波变换传统软阈值降噪方法对实、虚部树系数分别进行阈值处理时提取的强背景噪声下轴承故障特征信号效果不理想,且实、虚部分离的阈值处理方法会引起局部相位失真问题,利用故障信号小波变换系数具有周期性与双树复小波系数模震荡小等特点,提出双树复小波变换与非线性时间序列方法相结合的强背景噪声下轴承故障特征提取方法。对故障信号进行双树复小波变换,获得各层小波系数并求模,选择系数模周期性较强层系数进行非线性时间序列处理,增强系数中周期性成分,抑制随机噪声;对增强后系数进行软阈值处理消除直流成分对提取结果的影响;将处理后系数还原为复数形式进行双树复小波重构,可成功提取弱故障特征信号。仿真、试验信号处理结果表明,该方法能有效提取强背景噪声下的故障特征信号。
胥永刚赵国亮马朝永张建宇
关键词:双树复小波变换非线性时间序列软阈值降噪
双树复小波包和ICA用于滚动轴承复合故障诊断被引量:19
2015年
针对滚动轴承复合故障信号特征难以分离的问题,提出将双树复小波包变换和独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)结合的方法应用到滚动轴承复合故障诊断中。首先,利用双树复小波包变换将复杂的、非平稳的复合故障信号分解为若干不同频带的分量;其次,引入ICA对各个分量所组成的混合信号进行盲源分离,从而尽可能消除频率混叠;最后,对从混合信号中分离出来的独立信号分量进行希尔伯特解调,即可实现对复合故障特征信息的分离和故障识别。试验结果表明,该方法可以有效地分离和提取轴承复合故障的特征频率,验证了方法的可行性和有效性。
胥永刚孟志鹏陆明
关键词:独立分量分析盲源分离频率混叠
共3页<123>
聚类工具0