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本文利用DSP系统高速信号处理的性能,实现了滚动轴承的实时智能诊断。采用硬件共振解调技术,避免了软件共振解调技术带来的早期故障难以发现的不足,能够广泛应用于中小设备的滚动轴承故障诊断。
提出一种基于小波包、能量分析和包络分析相结合的滚动轴承故障诊断方法。对实测振动信号进行小波包去噪,提取出有用的振动信号。利用小波包将去噪后的信号分解,求出分解后各频带的能量,根据各频带内能量分布,确定
针对传统煤矿电机滚动轴承故障诊断信号噪声大和诊断效率低等问题,提出了一种基于经验模态分解和形态滤波的轴承故障诊断方法。仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性。
提出了一种基于EEMD的提升机天轮轴承故障诊断方法,该方法可以有效抑制经验模态分解过程中出现的模态混叠现象,从而提高轴承故障诊断的准确性。该方法的实现过程为:通过时域参数确定天轮轴承是否出现故障,如果
在轴承的监测数据中,故障数据所占比例很小。在这种不平衡样本集中,如何准确地诊断轴承故障成为了一大难题。为此,提出运用孪生支持向量机(TWSVM)解决该难题。TWSVM可以构造2个不平行的超平面,每个超
潜水电泵是用量大、应用面广的通用泵。在地下几十米或者数百米工作,工作环境恶劣,极易发生故障。轴承偏磨是潜水电泵的一种常见故障。通过采集QJ型潜水电泵泵口的振动信号,对振动数据进行小波去噪处理,并利用时
针对矿用通风机振动故障诊断中的特征提取问题,将小波包和希尔伯特变换相结合用于通风机滚动轴承的故障诊断,工程应用实例表明,通过该方法能有效提取出通风机滚动轴承内圈故障特征频率,诊断出滚动轴承的内圈故障,
为了对矿井提升机的轴承故障进行精确诊断，提出一种基于深度神经网络的双层次故障诊断系统，精准识别提升机轴承的故障类型及故障程度。该系统首先利用滑动窗口重叠采样技术进行数据增强，随后结合自编码器减少噪声影
基于小波和相关分析的滚动轴承故障诊断研究，李雅梅，陈明霞，滚动轴承是旋转机械设备中应用得最为广泛的一种通用机械部件。在研究小波变换消噪的原理以及循环自相关函数分析理论的基础上，对
针对轴承故障信号的非平稳性和非线性的特点，采用小波包分解和自回归（auto-regressive，AR）谱估计相结合的方法提取振动信号特征值；为了提高诊断结果的精度，提出用深度信念网络（deepbel
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