滚动轴承内环圆度数字系统研究

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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。

列车轴承故障监测系统研究

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。

主要介绍循环平稳理论知识在滚动轴承早期故障诊断应用的研究

基于1DCNN-DS的滚动轴承故障诊断算法研究，杨振波，贾民平，卷积神经网络在旋转机械故障诊断领域已经取得较大的发展，可以将原始振动信号直接输入到深度学习模型中便可以诊断故障类别。然而

介绍了小波包分析的基本理论,并以滚动轴承为研究对象,将小波包分析应用于轴承的故障诊断。首先用小波包分解的方法提取分解频带的能量在时间域上的分布,得到能量谱图,然后通过包络分析得到信号的功率谱,由此可判

提出了一种基于小波频谱分析的滚动轴承故障诊断方法。利用小波默认阈值方法进行数据消噪处理,并对消噪后振动数据进行了5层小波分解。根据轴承故障特征频率,对故障特征频率所在层进行小波重构,计算功率谱密度。对

滚动轴承是机械设备中应用最广泛的零部件之一，随着机械设备精密化和复杂化程度增加，对滚动轴承的精度和可靠性要求也越来越高。滚动轴承的损伤，即使是微小的损伤，都可能影响整个设备的正常功能。因此，滚动轴承的

针对滚动轴承信号的非线性、非平稳性特点及诊断中冗余与噪音的干扰,引入了核主元分析法和BP神经网络相结合的方法对轴承的故障信号进行诊断,以提高轴承故障诊断的性能。通过5个传感器采集轴承不同状态的故障信号