贾峰
- 作品数：4 被引量：66H指数：4
- 供职机构：太原理工大学机械工程学院机械电子工程研究所更多>>
- 发文基金：山西省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：机械工程自动化与计算机技术矿业工程更多>>
- 基于最大相关峭度反褶积的轴承故障诊断方法被引量：21
- 2014年
- 针对滚动轴承的故障信号是周期性冲击信号这一特性,提出了最大相关峭度反褶积(maximum correlated kurtosis deconvolution,简称MCKD)与谱峭度(spectral kurtosis,简称SK)结合的滚动轴承早期故障诊断方法,即MCKD-SK法。利用MCKD方法可以有效提取滚动轴承早期故障信号中被噪声淹没的周期冲击成分,抑制信号中的噪声,实现信号降噪,提升原信号的峭度。利用SK方法可以选择合理频带,将信号中的低频信息从高频信息中解调出来。通过仿真与实际监测数据的分析和验证,证明MCKD-SK方法可以准确有效地诊断滚动轴承的早期故障,可用于滚动轴承早期故障的在线监测。
- 武兵贾峰熊晓燕
- 关键词：解调分析
- 基于激光诱导击穿光谱的煤质灰分测定方法研究被引量：8
- 2014年
- 论文将激光诱导击穿光谱技术应用于煤质中灰分含量的定量分析,利用10组已知样品作为校正样本,使用偏最小二乘方法建立灰分含量整体含量的定量分析模型,之后将3个预测样本输入模型进行检验。结果表明,LIBS技术结合PLS方法能够检测出煤质中灰分整体含量,预测结果的平均相对误差(REP)约为8.43%,并且说明LIBS技术具有在线检测煤质灰分含量的能力。
- 赵彦武兵贾峰
- 关键词：激光诱导击穿光谱灰分偏最小二乘法
- 基于多维度排列熵与支持向量机的轴承早期故障诊断方法被引量：28
- 2014年
- 针对许多现有方法无法有效诊断滚动轴承早期故障的问题,引入排列熵的方法对轴承振动信号进行早期故障分析。通过研究嵌入维数和延迟时间对信号排列熵的影响,提出多维度排列熵的特征提取方法。利用多维度排列熵方法所提取的特征,建立了基于支持向量机的轴承早期故障智能诊断模型。对轴承不同类型、不同程度的故障数据进行分析,证明了多维度排列熵方法可以有效提取轴承不同状态的特征信息,与支持向量机结合的智能诊断模型可以精确地诊断轴承不同类型的早期故障,具有很强的通用性;该模型在贫样本的情况下,依然具有很高的诊断精度,适用于滚动轴承早期故障状态的在线监测。
- 贾峰武兵熊晓燕熊诗波
- 关键词：支持向量机滚动轴承
- 基于EMD与多重分形去趋势法的轴承智能诊断方法被引量：9
- 2015年
- 引入经验模态分解(EMD)方法去除故障信号的趋势项,提出EMD-MFDFA(multifractal detrended fluctuation analysis)的多重分形分析方法,并通过仿真分析EMD方法去趋势效果的有效性。然后将采用EMD-MFDFA方法提取的电机滚动轴承振动信号的多重分形特征向量作为训练集,利用混合遗传算法搜索全局最优的能力优化支持向量机(SVM)模型参数,建立电机滚动轴承的智能诊断模型。最后,通过对电机滚动轴承不同状态的振动信号进行分析。研究结果表明:EMD-MFDFA方法能很好地揭示滚动轴承的振动信号多重分形特性,对滚动轴承正常状态、单一故障与多故障耦合等状态具有很强的辨识能力;所建立的智能诊断模型可以有效地诊断滚动轴承不同的故障状态,能够作为滚动轴承故障在线监测的有效工具。
- 贾峰武兵熊晓燕熊诗波
- 关键词：经验模态分解遗传算法支持向量机
