基于最小熵解卷积的滚动轴承故障诊断研究_江瑞龙

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

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

齿轮与滚动轴承故障的振动分析与诊断，对故障诊断感兴趣的可以看看

针对滚动轴承故障诊断提出了EMD阈值降噪法。通过振动传感器获得的轴承振动信号,利用经验模态方法将信号分解为多个IMF分量。因振动信号中含有的噪声主要表现在高频段,所以对IMF分量中的高频分量进行小波阈

论文研究-一种基于Hilbert-Huang变换和AR模型的滚动轴承故障诊断方法.pdf, 提出了一种基于Hilbert-Huang变换和AR模型的滚动轴承故障诊断方法.采用Hilbert-Huang

提出了一种基于复局部均值分解(CLMD)和复信号包络谱(CSES)的滚动轴承故障诊断新方法。首先通过互相垂直安装的加速度传感器采集2个方向的振动信号,并将其组成一个复数信号;然后利用CLMD对二元复数

该系统充分利用单片机的控制功能强、DSP的运算能力强的特点,对较复杂的信号具有较强的处理能力。实验表明,该系统能满足列车滚动轴承故障诊断的实际需要,并减少了复杂的编程过程,有效地提高了工作效率,降低了