您的位置: 专家智库 > >

王建东

作品数:6 被引量:47H指数:3
供职机构:石家庄铁道大学更多>>
发文基金:河北省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:机械工程交通运输工程自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 3篇期刊文章
  • 2篇专利
  • 1篇学位论文

领域

  • 4篇机械工程
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇交通运输工程

主题

  • 6篇轴承
  • 6篇轴承故障
  • 5篇滚动轴承
  • 4篇滚动轴承故障
  • 3篇轴承故障诊断
  • 2篇形态学滤波
  • 2篇时频
  • 2篇时频分布
  • 2篇特征提取
  • 2篇特征提取方法
  • 2篇频分
  • 2篇切片
  • 2篇小波
  • 2篇小波变换
  • 2篇滤波
  • 2篇故障诊断
  • 2篇滚动轴承故障...
  • 2篇仿真
  • 2篇仿真数据
  • 2篇波变换

机构

  • 6篇石家庄铁道大...
  • 1篇中车青岛四方...

作者

  • 6篇王建东
  • 5篇马增强
  • 3篇王梦奇
  • 2篇杨绍普
  • 2篇刘永强
  • 2篇李亚超
  • 2篇王永胜
  • 2篇宋子彬
  • 2篇张安
  • 1篇柳晓云
  • 1篇李延忠

传媒

  • 1篇振动与冲击
  • 1篇噪声与振动控...
  • 1篇应用基础与工...

年份

  • 1篇2018
  • 4篇2017
  • 1篇2016
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
VMD和ICA联合降噪方法在轴承故障诊断中的应用被引量:39
2017年
针对振动信号易受噪声干扰的影响、故障特征提取困难的问题,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)相结合的去噪方法。该方法首先利用VMD算法将振动信号分解成若干不同频率的本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),有效的抑制了LMD分解中存在的模态混叠现象和端点效应等问题,然后依据峭度准则选取相应分量进行重构,引入虚拟噪声通道;最后利用Fast ICA将重构后信号再次进行去噪处理,分离出有效的故障特征分量,从而识别故障类型。将该方法应用到滚动轴承故障数据中,并与LMD-ICA方法作对比,结果表明,提出方法不仅能够有效的解决去噪过程中丢失故障信息以及由于模态混叠导致噪声不能完全去除的问题,还能更清晰、准确地提取出故障特征频率。
马增强柳晓云张俊甲王建东
关键词:独立分量分析降噪滚动轴承故障诊断
基于能量切片小波变换的滚动轴承故障特征提取方法
本发明公开了一种基于能量切片小波变换的滚动轴承故障特征提取方法,涉及轴承故障诊断方法技术领域。所述方法包括如下步骤:首先将能量切片引入小波变换,然后利用小波变换获取振动信号在全频带的时频分布,依据得到的振动信号能量分布特...
马增强李亚超杨绍普刘永强王建东张俊甲王梦奇王永胜宋子彬张安
文献传递
一种自适应调整滤波参数的轴承故障诊断方法被引量:5
2017年
针对机械振动信号中存在大量噪声和形态学滤波中结构元素长度不能自适应调整的问题,提出一种可自适应调整结构元素长度的滚动轴承故障诊断新方法。结构元素长度的不同会导致对信号特征提取效果的不同,该方法通过以峭度值为指标,找寻出使峭度值较大的一系列结构元素长度。然后通过计算不同长度滤波后信号的故障特征频率能量比值,找寻出使故障特征最突出、最明显的结构元素长度。以此长度为最优长度对信号进行滤波,能够较好地提取出滚动轴承的故障特征,找到故障特征频率。
王建东马增强李延忠王梦奇
关键词:振动与波形态学滤波自适应
基于能量切片小波变换的滚动轴承故障特征提取方法
本发明公开了一种基于能量切片小波变换的滚动轴承故障特征提取方法,涉及轴承故障诊断方法技术领域。所述方法包括如下步骤:首先将能量切片引入小波变换,然后利用小波变换获取振动信号在全频带的时频分布,依据得到的振动信号能量分布特...
马增强李亚超杨绍普刘永强王建东张俊甲王梦奇王永胜宋子彬张安
基于形态学滤波与MCKD的滚动轴承故障诊断
滚动轴承是各类旋转机械中最常用的部件,同时又是最容易受损的部件之一,因此国内外学者都将故障识别及诊断作为一个重要研究领域。针对轴承在机车运行过程中存在的一系列问题,本文以轴承振动信号为目标,针对故障信号的故障频率提取问题...
王建东
关键词:滚动轴承形态学滤波粒子群算法
文献传递
基于互相关函数的滚动轴承故障诊断方法研究被引量:3
2017年
随着互相关系数结合共振解调方法广泛应用于滚动轴承故障诊断领域,这类方法逐步暴露出一些问题,如互相关系数方法需要借助其它算法降噪、互相关系数作为一个指标需要人为设置阈值等,这些缺陷导致该方法在很多状况下对轴承故障特征提取的效果并不理想.因此,本文提出了基于互相关函数的自适应共振解调方法,利用互相关函数降噪和突出同频信号的特性不仅可以摆脱对人为因素的依赖,而且可以进一步削弱所选共振带内部噪声,从而使故障特征频率更加明显.通过对这一新方法的精度测试与鲁棒性测试,表明了该方法不仅能够提高噪声干扰条件下的轴承故障诊断精度,而且对带通滤波器失效与任意一路信号源自身突发性故障具有良好的自适应能力.
马增强谷朝健王建东
关键词:滚动轴承故障诊断互相关函数
共1页<1>
聚类工具0