检索结果-南通市图书馆

基于正交邻域保持嵌入与多核相关向量机的滚动轴承早期故障诊断

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计算机集成制造系统 2018年第8期24卷 1946-1954页

作者：陈法法杨晓青陈保家程珩肖文荣三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室湖北宜昌443002 三峡大学湖北省建筑质量检测装备工程技术研究中心湖北宜昌443002 太原理工大学机械电子工程研究所山西太原030024

针对滚动轴承早期故障特征微弱难以快速有效辨识的问题,提出一种基于正交邻域保持嵌入(ONPE)与多核相关向量机(RVM)的滚动轴承早期故障诊断方法。首先基于多域量化特征构造表征滚动轴承早期故障的多域特征向量,基于ONPE线性流形学习对... 详细信息

针对滚动轴承早期故障特征微弱难以快速有效辨识的问题,提出一种基于正交邻域保持嵌入(ONPE)与多核相关向量机(RVM)的滚动轴承早期故障诊断方法。首先基于多域量化特征构造表征滚动轴承早期故障的多域特征向量,基于ONPE线性流形学习对多域特征向量进行约简降维处理,获取最能反映滚动轴承早期故障运行状态变化的低维敏感特征,随后将获取的低维敏感特征输入给多核RVM进行早期故障模式的分类辨识。通过分析滚动轴承早期故障的模拟实验数据表明,该方法对高维复杂的非线性早期故障特征具有良好的约简降维性能,而且比单一核函数RVM具有更好的诊断精度。

关键词：正交邻域保持嵌入多核相关向量机滚动轴承早期故障故障诊断

基于灰色关联度和Teager能量算子的轴承早期故障诊断

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振动与冲击 2020年第13期39卷 224-229页

作者：杨超杨晓霞华东交通大学机电与车辆工程学院南昌330013

滚动轴承的健康状态直接影响着旋转设备的运行状态,为了及早获取滚动轴承状态异常的信息,提出了基于灰色关联度和Teager能量算子(TEO)的滚动轴承早期故障的诊断方法。对滚动轴承运转的振动数据进行等长度分组,计算各组数据与轴承状态良... 详细信息

滚动轴承的健康状态直接影响着旋转设备的运行状态,为了及早获取滚动轴承状态异常的信息,提出了基于灰色关联度和Teager能量算子(TEO)的滚动轴承早期故障的诊断方法。对滚动轴承运转的振动数据进行等长度分组,计算各组数据与轴承状态良好的第一组数据之间的灰色关联度,根据灰色关联度值的变化趋势,确定早期故障发生的时间段,截取该时段的振动数据进行Teager能量包络谱分析,确定故障类型。分别采用峭度系数、波形因子和均方根等指标与TEO相结合的方法对相同的轴承振动信号进行了分析和故障诊断,将各种方法的早期故障诊断结果与所提方法比较,结果验证了"灰色关联度+TEO"方法在轴承早期故障诊断中的可行性及有效性。

关键词：滚动轴承早期故障故障诊断灰色关联度(GRD) Teager能量算子(TEO)

基于复合判据的小电流接地系统接地型早期故障检测

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高电压技术 2022年第3期48卷 1022-1031页

作者：楚恬歆张文海瞿科张姝肖先勇王杨四川大学电气工程学院成都610065 四川大学智能电网四川省重点实验室成都610065

为了准确检测早期故障扰动,及时感知配网线路状态,根据小电流接地系统中早期故障表现形式的多样性,同时计及相电压、相电流、零序电压和零序电流的特征,提出了基于复合判据的小电流接地系统接地型早期故障检测算法,并分析了通用触发检... 详细信息

为了准确检测早期故障扰动,及时感知配网线路状态,根据小电流接地系统中早期故障表现形式的多样性,同时计及相电压、相电流、零序电压和零序电流的特征,提出了基于复合判据的小电流接地系统接地型早期故障检测算法,并分析了通用触发检测判据对各类型早期故障检测的适应性。解决了现有早期故障检测算法未充分考虑小电流接地系统中早期故障表现形式多样性的问题,实现了对该类系统中同时存在的“单相接地型”和“异名相两点接地型”早期故障的灵敏、准确检测。基于PSCAD/EMTDC仿真和现场实测数据进行验证,证明了所提方法的正确性和有效性,并分析了不同故障电阻情况下该方法的检测能力,得出其有效性临界曲线。

关键词：早期故障小电流接地系统故障检测故障识别接地故障

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配电线路早期故障辨识方法

高电压技术 2020年第11期46卷 3970-3976页

作者：熊思衡刘亚东方健丛子涵严英杰江秀臣上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240 广州供电局有限公司广州510620

为了提高配电网的可靠性,提出了一种配电线路早期故障辨识方法。所提方法以早期故障波形为研究对象,通过模拟人类对波形的认知过程,将早期故障波形分解为不同的基元,并利用分层概率学习方法建立不同基元特征与不同类型故障之间的对应关... 详细信息

为了提高配电网的可靠性,提出了一种配电线路早期故障辨识方法。所提方法以早期故障波形为研究对象,通过模拟人类对波形的认知过程,将早期故障波形分解为不同的基元,并利用分层概率学习方法建立不同基元特征与不同类型故障之间的对应关系,以实现小样本条件下的早期故障类型辨识。基于现场实际运行数据的实验表明,该方法对小样本条件下早期故障检测的准确率远优于相同条件下的深度学习等方法。论文研究为小样本条件下的线路故障诊断提供了一种新的思路。

关键词：配电线路早期故障故障辨识波形分解类人概念学习小样本学习

改进的TQWT在滚动轴承早期故障诊断的应用

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振动．测试与诊断 2020年第2期40卷 317-325,420页

作者：任学平黄慧杰王朝阁李攀刘桐桐张超内蒙古科技大学机械工程学院包头014010

针对滚动轴承早期故障特征信息十分微弱难以提取以及可调品质因子小波变换(tunable Q-factor wavelet transform,简称TQWT)参数设置依赖使用者经验的问题,提出改进的TQWT的滚动轴承早期故障诊断方法。首先,设定Q因子的区间范围,利用TQW... 详细信息

针对滚动轴承早期故障特征信息十分微弱难以提取以及可调品质因子小波变换(tunable Q-factor wavelet transform,简称TQWT)参数设置依赖使用者经验的问题,提出改进的TQWT的滚动轴承早期故障诊断方法。首先,设定Q因子的区间范围,利用TQWT对滚动轴承故障振动信号进行分解得到若干个分量;其次,对各分量进行包络导数能量算子解调,在能量谱中根据特征频率强度系数这一指标自适应地确定TQWT的最佳分解参数,实现对故障信号的最优分解;最后,通过对最佳分量的包络导数能量谱分析即可准确地提取到轴承故障特征信息。通过对仿真信号、实验数据以及工程案例分析表明,该方法能够有效提取滚动轴承早期微弱故障特征并准确判断出滚动轴承故障类型,具有一定的工程应用价值。

关键词：滚动轴承早期故障改进的可调品质因子小波变换包络导数能量算子特征频率强度系数

基于相干累积量分段正交匹配追踪方法的轴承早期故障稀疏特征提取

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机械工程学报 2014年第13期50卷 88-96页

作者：严保康周凤星武汉科技大学信息科学与工程学院武汉430081

低速重载机械出现早期故障时,振动信号中体现故障特征的微冲击成分具有稀疏性。根据振动动力学模型建立的故障信号过完备冗余字典,能实现对振动信号的稀疏逼近。分段正交匹配追踪(Stagewise orthogonal matching pursuit,StOMP)在正交... 详细信息

低速重载机械出现早期故障时,振动信号中体现故障特征的微冲击成分具有稀疏性。根据振动动力学模型建立的故障信号过完备冗余字典,能实现对振动信号的稀疏逼近。分段正交匹配追踪(Stagewise orthogonal matching pursuit,StOMP)在正交匹配追踪(Orthogonal matching pursuit,OMP)的基础上,采用框架的思想对信号进行稀疏分解,不但克服了OMP方法导致的过匹配现象,也提高了算法的收敛速度,但在计算残差在子原子库的表示时计算量很大。基于相干累积量的StOMP方法根据故障信号过完备字典中各原子的相关性,分析了内置相干累积量和外置相干累积量的关系,并通过故障信号在字典中的内、外置相干累积量的值快速确定原子的位移因子和频率因子,进而为StOMP方法提供更为高效的子原子库选取策略,最后结合原子淘汰算法对影响不大的原子进行筛选,最终选出最能稀疏表示信号的一组原子。

关键词：早期故障微冲击稀疏分解分段正交匹配追踪相干累积量

变分模态分解方法及其在滚动轴承早期故障诊断中的应用

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振动工程学报 2016年第4期29卷 638-648页

作者：唐贵基王晓龙华北电力大学能源动力与机械工程学院河北保定071003

介绍了一种自适应信号分解新方法——变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD),并且针对滚动轴承早期故障识别困难这一问题,提出了基于VMD的诊断方法。首先通过基于分数高斯噪声的数值模拟试验对VMD方法的等效滤波特性进行研... 详细信息

介绍了一种自适应信号分解新方法——变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD),并且针对滚动轴承早期故障识别困难这一问题,提出了基于VMD的诊断方法。首先通过基于分数高斯噪声的数值模拟试验对VMD方法的等效滤波特性进行研究,验证了其类似于小波包分析的频域剖分特性,继而分析了惩罚因子及分量个数的设置对VMD方法滤波特性的影响。为了在轴承故障检测过程中,减少人为主观选择影响参数存在的弊端,提出了基于包络谱特征因子(Feature factor of envelope spectrum,EFF)的影响参数自动搜寻策略,最后通过仿真信号及试验信号对所述方法进行验证。分析结果表明:该方法能够有效提取轴承早期故障信号中的微弱特征信息,实现故障类型的准确判别。

关键词：故障诊断滚动轴承早期故障变分模态分解等效滤波特性

一种自适应Morlet小波滤波方法及其在滚动轴承早期故障特征提取中的应用

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东南大学学报（自然科学版） 2016年第3期46卷 457-463页

作者：张菀贾民平朱林东南大学机械工程学院南京211189

针对滚动轴承早期故障信号微弱,故障特征难以提取的问题,提出了一种基于混洗蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)的自适应Morlet小波滤波方法.首先利用自相关分析去除宽频随机噪声,然后通过SFLA优化Morlet小波的滤波参数,... 详细信息

针对滚动轴承早期故障信号微弱,故障特征难以提取的问题,提出了一种基于混洗蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)的自适应Morlet小波滤波方法.首先利用自相关分析去除宽频随机噪声,然后通过SFLA优化Morlet小波的滤波参数,获得在最小信息熵下的中心频率和滤波带宽.由自适应Morlet小波滤波器获得的滤波信号,其中的冲击成分可以很好地被表征.最后对滤波后的信号做包络谱分析即可提取滚动轴承的故障频率.实验表明,自适应Morlet小波滤波方法可以成功地从低信噪比信号中提取出周期冲击特征,对于滚动轴承早期故障振动信号,能够有效地提取冲击特征频率实现滚动轴承早期故障诊断.

关键词：滚动轴承特征提取早期故障 Morlet小波混洗蛙跳算法

一种基于连续小波变换的滚动轴承早期故障诊断新方法

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推进技术 2016年第8期37卷 1431-1437页

作者：王晓龙唐贵基华北电力大学能源动力与机械工程学院河北保定071000

滚动轴承早期失效阶段,特征信号微弱,并且受传递路径衰减及环境噪声影响,故障识别相对困难。针对这一问题,提出一种基于连续小波变换的轴承早期故障诊断方法。对原始信号进行连续小波变换,利用不同尺度小波系数进行信号重构,从而得到相... 详细信息

滚动轴承早期失效阶段,特征信号微弱,并且受传递路径衰减及环境噪声影响,故障识别相对困难。针对这一问题,提出一种基于连续小波变换的轴承早期故障诊断方法。对原始信号进行连续小波变换,利用不同尺度小波系数进行信号重构,从而得到相应尺度下的信号分量,为了获取包含尽可能多的故障信息的信号分量,以峭度为指导标准对重构信号分量做合并处理,并利用相关系数准则剔除冗余信号分量,从保留信号分量中筛选出峭度值最大的分量,将其作为最佳分量用于进一步包络解调运算,通过分析包络谱判断轴承的故障类型。利用所述方法处理轴承早期故障仿真及实测信号,均成功提取出微弱特征信息,由此表明该方法可实现滚动轴承早期故障的精确诊断。

关键词：滚动轴承早期故障连续小波变换峭度相关系数