滚动轴承是机械传动系统重要的组成部分,其故障发生率极高,直接影响机械设备的正常、安全运行。基于此提出基于局部均值分解(LMD)模糊熵和概率神经网络(PNN)的滚动轴承故障诊断方法,原始振动信号应用LM
基于可视图图谱幅值熵的滚动轴承故障诊断方法,作者为陈芒,该诊断方法能够提高轴承故障诊断的准确性和效率。文章详细介绍了该方法的原理、步骤以及实验结果,能够帮助读者更好地理解和应用该方法。
针对Hilbert变换包络解调法在强噪声影响下不能有效提取轴承故障信息的问题,研究了级联奇异值分解降噪的方法,并采用简便方法对重构矩阵的时间延迟和奇异值降噪阶次进行选择。应用结合后的方法分析含故障信息
针对滚动轴承早期故障特征十分微弱且易被强背景噪声淹没这一问题,引入零时滞4阶累积量(即峰态因数)用于描述信号中弱冲击成分偏离高斯分布的程度,从而提出一种基于EEMD降噪和滑动峰态解调的滚动轴承早期故障
振动信号处理是对振动试验和振动测试所获得的数据进行加工。本资料对经验小波变换和支持向量机在滚动轴承故障诊断中的应用研究进行了讲解并给出了部分代码,是非常不错的资料
利用冗余提升小波变换分析带式输送机滚筒轴承振动信号,有效提取故障特征信息,为带式输送机维修提供了可靠依据。
0 引言 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
滚动轴承是现代工业机械广泛应用的精密部件,研究其故障检测具有重要意义。分别对滚动轴承外圈和内圈2种故障状态下的检测信号进行了频域和提升小波分析。结果表明,提升小波对提取以上2种故障特征有效。
介绍了小波分析理论和MATLAI3小波工具箱,并利用MATLAI3小波工具箱进行信号分析、滚动轴承是各种旋转机械中应用,一泛的一种通用机械部件,它的工作状况直接影响机械设备的使用性能〔小波分析是一种时
为解决滚动轴承在变转速工况下的频率谱模糊及强噪声工况下的微弱故障信息提取问题,提出基于EEMD和DT-CWT相结合的故障特征分离法。首先应用阶次跟踪技术将非平稳的时域信号转化为平稳的角域信号,再运用E