张雄
- 作品数：32 被引量：81H指数：7
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- 相关领域：电气工程机械工程自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于PPCA-1.5维能量谱的滚动轴承故障诊断被引量：10
- 2018年
- 针对强背景噪声下滚动轴承的非线性、非平稳故障特征提取不足的问题,提出了融合概率主成分分析(PPCA)及1.5维Teager能量谱的故障特征分析方法。首先对信号进行概率主成分分析,通过对信号降维重构信号,提取信号故障特征主成分,去除强背景噪声干扰;然后对重构信号进行1.5维能量谱分析,从而获得轴承故障特征谱信息。利用所提方法对滚动轴承模拟数据及实验数据进行分析,结果表明与集合经验模态分解(EEMD)包络谱相比,采用PPCA与1.5维能量谱的分析方法在进行滚动轴承故障高阶倍频提取时具有一定的优势。
- 万书亭张雄南冰张力佳
- 关键词：滚动轴承概率主成分分析
- 基于Adams的CT14型高压断路器弹簧操动机构动力学仿真分析被引量：13
- 2017年
- 操作机构的动态特性是决定断路器分断性能的重要因素。将CT14型高压断路器弹簧操动机构总体模型导入Adams并进行了参数化设置,建立了弹簧操动机构的动力学仿真模型,并对弹簧操动机构动触头分合闸动作进行了动力学仿真分析,通过与实验数据进行了对比,验证了所建模型的准确性。利用该模型分析了凸轮—连杆机构初始位置、各部分摩擦系数、滚轮磨损等3种因素对弹簧操动机构动触头行程、速度、动作时间等的影响。分析结果可为该型高压断路器弹簧操动机构的优化设计、安装检修等提供参考。
- 郑欣刘荣海杨迎春张雄张轩万书亭王坤
- 关键词：高压断路器弹簧操动机构动力学仿真ADAMS
- 一种制动器刹车片试验机
- 一种制动器刹车片试验机，包括驱动部分和夹持机构，所述夹持机构包括端面立板、主轴、刹车圆盘和刹车片夹头，所述端面立板竖直固定在试验机平台的端面，所述主轴的一端伸出端面立板的孔与刹车圆盘同轴连接，所述刹车片夹头对称安装在主轴...
- 张超张雄
- 文献传递
- 一种带式输送机托辊轴承故障声学监测方法
- 本发明公开了一种带式输送机托辊轴承故障声学监测方法，具体步骤如下，在带式输送机两端固定第一声学传感器和第二声学传感器，所述第一声学传感器和所述第二声学传感器通过数据采集装置与分析计算机相连接，设定数据采样和数据分析周期；...
- 张雄万书亭何玉灵王晓龙豆龙江张明
- 文献传递
- 基于PPCA-1.5维能量谱的滚动轴承故障诊断研究
- 针对轴承的非线性、非平稳故障特征提取不足的问题,提出了融合概率主成分分析(Probabilistic Principal Component Analysis,简称 PPCA)降噪及1.5 维Teager能量谱的故障特征...
- 万书亭张雄南冰张力佳
- 关键词：滚动轴承概率主成分分析
- 基于振动信号的高压断路器弹簧疲劳程度检测方法被引量：2
- 2022年
- 针对在运高压断路器时有发生弹簧疲劳故障且传统方法无法在线检测的问题,该文提出一种基于振动信号的高压断路器弹簧疲劳程度检测方法。首先,根据高压断路器的工作原理,对其运动过程能量传递机理进行分析,并将整体进行了质点简化;然后,对振动信号进行滤波处理,结合简化的质点模型,构建不同测点动能的函数关系式,换算得到各个质点的等效能量分布;最后,采用非线性最小二乘法构建出高压断路器能量传递函数,并推算出了弹簧储能值。实验结果表明,利用所提方法计算得到的弹簧储能值检测误差在2.2%以内,验证了所提方法的有效性和准确性,为高压断路器弹簧疲劳程度在线检测提供了一种新的思路。
- 豆龙江何玉灵何玉灵张雄万书亭
- 关键词：高压断路器振动信号
- 基于WPT-ESCDE的电气设备运输车轮对轴承故障特征提取方法被引量：2
- 2023年
- 变压器等电气设备的吊装、转运环节是疏于监控的薄弱环节,极易发生机械冲击引起的二次损伤,而轨道运输车的轮对承载特性及轮对轴承运行状态关乎运输安全。综合考虑轨道运输车轮对轴承运输环境,分析振动信号中存在的主要成分及特征,提出一种基于小波包-包络谱相关散布熵(WPT-ESCDE)的故障特征提取方法。首先,对振动信号的离散时间序列进行小波包分解,并对小波包子带系数进行重构;其次,对每个小波包子带计算平方包络谱,得到离散频率序列,将得到的小波包子带包络谱离散序列看作广义时间序列进行相关分析,得到包络谱相关函数;最后,计算包络谱相关函数的散布熵,筛选最优小波包子带序列进行特征提取。通过仿真分析和QPZZ-Ⅱ旋转机械故障模拟实验台实测信号验证了所提方法的有效性。
- 张敏万书亭王萱蔡伟张雄
- 关键词：轮对轴承振动信号分析小波包
- 基于HHO-CNN的轴承故障诊断方法研究
- 2023年
- 轴承是传动系统重要的支撑部件,也是整个系统的薄弱环节,卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)强大的特征提取和学习能力为轴承运行状态模式识别提供了可能性.针对CNN处理多分类模式识别过程中,由超参数问题引起的准确率低、收敛速度慢等问题,提出了一种基于哈里斯鹰优化(Harris hawks optimization,HHO)算法优化的CNN分类模型.首先,对不同故障类型和故障程度轴承故障数据集进行划分,初始化CNN模型参数;然后,使用HHO算法对CNN模型的超参数空间进行优化,计算适应度值并获取全连接层的单元数量和迭代次数;最后,利用优化后的CNN模型对轴承数据集进行模式识别.通过不同故障类型和故障程度轴承实验数据验证,表明HHO-CNN模型可以使得全连接层的单元数量和迭代次数迅速收敛,及时准确调整CNN的网络参数,提升分类器的性能,提高了故障模式识别准确性,增强了模型的稳定性.
- 刘玉鑫武文博张雄万书亭
- 关键词：CNN轴承故障诊断
- 基于时变工况的齿轮箱无转速计阶次跟踪方法
- 本发明公开了一种基于时变工况的齿轮箱无转速计阶次跟踪方法，该方法利用变分模态分解降噪，利用同步提取变换对变转速齿轮箱振动信号时频分析，分别从齿轮箱轴承故障时域振动信号中提取故障特征频率趋势，从正常齿轮啮合调制时域振动信号...
- 万书亭王燕杰张雄
- 一种托辊故障声学信号特征提取及定位方法
- 本发明公开了一种托辊故障声学信号特征提取及定位方法，包括以下步骤：S1、对麦克风阵列阵元参数化仿真及选型；S2、利用麦克风阵列对托辊轴承故障音频信息进行采集和预处理；S3、对各通道信号进行VMD分解，提取声学信号中的故障...
- 张雄武文博李嘉禄董帆万书亭
