论文研究 基于循环统计量分析的滚动轴承故障诊断 .pdf

为实现风电机组滚动轴承微弱故障诊断,提出了基于改进的时时(ITT)变换的风电机组滚动轴承故障诊断方法。由时时(TT)变换可得到一维轴承故障振动信号的TT变换矩阵,实现滚动轴承振动信号的二维TT表示。提

在电机滚动轴承的故障诊断领域中,由于电机运行环境的复杂性,以及目前大多数故障诊断依然是基于单参数进行,如振动、温度及电流等所能携带的故障特征进行诊断,所以不确定性因素及不确定信息也充斥其间,从而致使故

通过对滚动轴承振动信号进行定量分析,从振动故障信号中提取与故障诊断方法有关的故障特征,在传统支持向量机的基础上,研究孪生支持向量机的建模方法,建立基于孪生支持向量机的滚动轴承振动故障诊断模型,并结合粒

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

基于小波变换的滚动轴承故障诊断,振动信号中的高频部分对诊断结果有一定影响,为克服此影响,首先运用小波包对SKF型滚动轴承故障信号进行预处理,以此为特征向量结合概率神经网络去验证模型的实用性和可行性。分

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

基于MATLAB的轴承故障诊断方法的研究

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

分析了循环自相关函数和循环谱密度函数的解调性能、对噪声的免疫性能及其运算量大的局限性,兼顾故障特征提取的准确性和计算量,提出了峰值频率切片集合分析法:取循环自相关切片图上的各峰值频率作为循环频率分别做