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- 熊新王凡马军王晓东
- 一种电机故障特征提取及故障诊断方法
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- 一种滚动轴承微弱故障特征提取方法
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- 王宏超杜文辽巩晓赟
- 基于ISWD的农用轴承复合故障特征提取方法
- 2025年
- 针对农用轴承故障诊断过程中受到传播路径耦合与强烈背景噪声的影响,复合故障特征较难提取的问题,提出基于包络谱相关峭度的改进群分解(ISWD)方法,实现农用轴承复合故障特征的自适应提取。首先,利用对周期性冲击较为敏感的包络谱相关峭度为适应度函数,提升SWD对微弱故障特征的提取能力;其次,利用改进灰狼算法,实现SWD关键阈值P th和T th的寻优;最后,对ISWD分解出的振荡分量(OC)做包络解调处理,凸显故障特征频率,实现轴承复合故障特征的提取。仿真分析和试验分析表明,该方法能够高效提取农用齿轮箱复合故障的特征,相比于传统的变分模态分解(VMD),减少27%的冗余分量占比,提高100%的内圈有效特征数量;与SWD相比,不仅内圈有效特征数量提升100%,外圈有效特征数量也提高25%,为农用轴承故障智能诊断方法的开发提供参考。
- 焦华超孙文磊王宏伟万晓静
- 关键词：故障特征提取
- 一种高铁轴承微弱故障特征提取方法及系统
- 本发明公开了一种高铁轴承微弱故障特征提取方法及系统，方法包括：获取高铁轴承的故障振动信号，并对故障振动信号进行降维处理，得到目标故障振动信号；根据DPSO算法确定Morlet小波激活函数中的自适应Morlet小波参数，得...
- 董文涛何赞华聂晖闫加豪姚道金王晓明韦宝泉邓芳明
- 一种变转速工况滚动轴承故障特征提取方法
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- 郭瑜高国泽
- 基于改进GAN算法的电缆故障特征提取方法、设备及介质
- 本发明公开一种基于改进GAN算法的电缆故障特征提取方法、设备及介质，首先采集电缆三相电流，基于排列熵和近似熵对训练生成器的输入潜在变量进行优化；将潜在变量导入训练生成器中获取合成数据，对小样本故障数据集进行扩充；将真实数...
- 李志超陈俊儒张昆毛健童志祥陈祎璠罗金文黄泰山孙远刚徐天乐余松
- 面向矿用机电设备数字孪生模型的故障特征提取与识别技术
- 2025年
- 为满足矿用机电设备的智能化故障诊断需求,基于数字孪生模型提出了一种故障特征提取与识别技术方案。该方案主要包括机电设备的数字孪生建模和故障特征提取与识别两方面。通过卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的混合模型完成数字孪生的建模;使用数据可视化技术和Z-score标准化方法对数据进行处理和筛选,利用小波变换方法进行故障特征提取,并设计一种基于CNN的故障识别算法。相比于传统方法,所提出的故障识别算法能够有效提高故障识别的准确率和实时性。实验测试结果表明:所构建的数字孪生模型能够准确地模拟和表征设备运行情况,验证了所提方法的正确性和有效性;而且故障识别准确率高于同类技术模型,在提高故障诊断效率方面的工程应用效果良好。
- 李丁卯罗珍平
- 关键词：煤矿机电设备故障特征提取卷积神经网络
- 一种用于滚动轴承故障特征提取的自适应变分模式分解法
- 本发明公开了一种用于滚动轴承故障特征提取的自适应变分模式分解法，包括：(1)搭建轴承数据采集平台，采集轴承故障振动信号x(t)，初始化本征模式分量IMF数，即参数k＝1；(2)设置k＝k+1，对采集的振动信号x(t)进行...
- 花小朋邱林江徐森
- 基于逐次变分模态分解的液压轴向柱塞泵故障特征提取方法
- 2025年
- 当液压轴向柱塞泵关键摩擦副出现故障时,其振动信号会出现调制现象,振动信号中的故障调制特征与特定的故障类型形成对应关系,通过信号分解可以从振动信号中提取出故障特征,进而用于故障诊断。以液压轴向柱塞泵为研究对象,利用变分模态分解和逐次变分模态分解分别对不同的仿真信号在含噪的情况下进行分解重构,综合对比了两种算法在分解性能方面的差异;最后将两种算法用于实测振动信号的故障特征提取中。结果表明:两种算法均适用于液压轴向柱塞泵的故障特征提取;逐次变分模态分解能更精确地重构出与柱塞泵故障高度相关的有效分量;变分模态分解提取到的有效分量幅值衰减更小,对微弱故障特征更加敏感。
- 马景涛汤胜楠朱勇周涛郑智剑
- 关键词：液压轴向柱塞泵故障诊断故障特征提取
相关作者
- 郭瑜
- 作品数：194被引量：839H指数：17
- 供职机构：昆明理工大学机电工程学院
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- 荆双喜
- 作品数：156被引量：623H指数：14
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- 马军
- 作品数：226被引量：166H指数：7
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