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针对滚动轴承振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量故障样本的实际情况,提出了基于变分模态 分解( Variational mode decomposition,VMD) 与支持向量机( Suppor
一篇非常好的信号处理方面的文献，对大家学习故障诊断非常有好处
论文研究-基于SVM和EMD包络谱的滚动轴承故障诊断方法.pdf,
滚动轴承是列车转动机件的支撑,也是铁路车辆上最容易危及行车安全的易损件。由于工作面接触应力的长期反复作用,极易引起轴承疲劳、裂纹、压痕等故障,导致轴承断裂,造成重大事故。轴承工作状态是否正常,对于列车
基于决策树与神经网络结合的滚动轴承故障诊断方法，贾智涵，王晨升，提出了一种基于决策树与神经网络方法结合的改进滚动轴承故障诊断方法。该方法对滚动轴承振动信号进行EMD分解，使用决策树对分解信
为了能够准确地诊断煤矿井下电牵引采煤机的故障,采取有效的措施进行补救,从而能够提高煤矿生产的安全,深入地研究了小波分析在其中的应用。分析了煤矿井下电牵引采煤机的主要故障及成因;研究了小波多分析的基本特
基于MATLAB的机械故障诊断的小波分析程序
矿山设备的安全和高效运行是矿山企业生产的重要一环。滚动轴承是矿山机械的重要组成部分之一。由于矿山机械的工作环境非常恶劣,对滚动轴承进行状态监测和故障诊断就显得格外重要和具有意义。根据实际问题,分析了滚
研究滚动轴承故障诊断的有效方法,目前主要有神经网络、专家系统方法、模糊数学方法等,但是利用这些技术对滚动轴承进行故障诊断,由于获得的故障断数据存在不精确和不完备的缺陷,无法获得满意的诊断效果。为了能够
矿井提升机早期检测的核心技术就是故障检测,而故障引发的动态信号往往具有非平稳性且比较微弱。谐波小波具有很强的微弱信号提取能力,而且在频域具有"盒形"紧支特性和完美的滤波特性等优势,提出了基于谐波小波分
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