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石化齿轮箱振动信号高价值量纲一化特征提取方...  CNKI文献

石化齿轮箱故障信号特征之间呈现模糊性和耦合性,正常状态与异常状态之间相互影响,导致故障分类难。为解决此问题,提出一种石化齿轮箱振动信号高价值量纲一化特征提取方法。运用数据预处理方...

苏乃权 张清华... 《机床与液压》 2021年21期 期刊

关键词: 齿轮箱 / 高价值量纲一化特征提取方法 / 振动信号

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基于LSGAN和VMD-MPE-KELM的风机齿轮箱故障诊断  CNKI文献

在实际工况中,风机齿轮箱的故障样本多呈现不均衡特征。为克服样本不均衡性给诊断效果带来的影响,提出了一种基于LSGAN(最小二乘对抗网络)和VMD-MPE-KELM的风机齿轮箱故障诊断方法。首先,采用LSGAN...

秦辞海 赵睿智... 《机械传动》 2021年11期 期刊

关键词: 变分模态分解 / 最小二乘对抗网络 / 齿轮箱 / 多尺度排列熵

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基于HCS-GWO-MSVM的风电机组齿轮箱复合故障诊断研究  CNKI文献

针对风电机组齿轮箱发生复合故障时故障信号非平稳且包含特征量复杂,从而导致故障诊断无法达到理想效果的问题,提出基于混合布谷鸟改进灰狼优化算法(HCS-GWO)优化多分类支持向量机(MSVM)的诊断模型。以风...

张振海 王维庆... 《太阳能学报》 2021年10期 期刊

关键词: 风电机组 / 故障诊断 / 支持向量机 / 齿轮箱

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基于CEEMDAN样本熵与PNN的行星齿轮故障诊断  CNKI文献

为对行星齿轮进行故障诊断,采用自适应噪声完备总体经验模态分解(CEEMDAN)方法对采集的信号进行分解。对分解得到的各IMF分量进行相关系数计算,优选出与原始信号相关性较大的前4阶分量进行样本熵计算,得到

徐晋宏 魏秀业... 《机床与液压》 2021年20期 期刊

基于注意力机制的一维卷积神经网络行星齿轮箱故障诊...  CNKI文献

针对行星齿轮箱故障信号成分复杂和时变性强的特点,提出了基于注意力机制的一维卷积神经网络(1D-CNN)行星齿轮箱故障诊断方法。首先,将行星齿轮箱各类故障状态的原始振动信号进行分段处理,作为模型...

杨永灿 刘韬... 《机械与电子》 2021年10期 期刊

关键词: 行星齿轮箱 / 故障诊断 / 卷积神经网络 / 注意力机制

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基于卷积神经网络的采煤机截割部减速器故障诊断研究  CNKI文献

在对采煤机截割部的减速器进行故障诊断过程中,存在故障特征提取困难及诊断模型泛化能力弱的问题,针对这一问题,提出了一种基于卷积神经网络的减速器故障诊断方法。首先,通过快速Kurtogram算法提取了变工...

包从望 江伟... 《机电工程》 2021年10期 期刊

关键词: 减速器 / 故障诊断 / 卷积神经网络 / Kurtogram算法

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基于改进MF-DFA的零件特征提取与缺陷识别  CNKI文献

针对现代工业制造背景下的个性化机械零件,通常具有不规则和一定自相似性的分形特性,提出一种基于改进多重分形去趋势波动分析(MF-DFA)法的零件特征提取与缺陷识别方法。首先,选用三角形覆盖模块替代传统MF-DFA...

何涛 王幸... 《组合机床与自动化加工技术》 2021年10期 期刊

关键词: 零件图像 / 去趋势波动分析 / 多重分形 / 特征提取

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利用增强多尺度模糊熵的齿轮故障诊断方法  CNKI文献

为克服多尺度模糊熵(MFE)在刻画齿轮故障信息时存在的不足,对其进行改进,提出增强多尺度模糊熵(EMFE)的概念,并由此提出基于EMFE的齿轮故障诊断新方法。相比于MFE,EMFE的序列粗粒化过程不存在信息泄露,并...

万里瑞 王康康... 《机械设计与研究》 2021年05期 期刊

关键词: 多尺度模糊熵 / 增强 / 齿轮 / 故障诊断

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基于ATF与ASAD的变转速齿轮故障诊断  CNKI文献

针对变工况、强噪声状态下齿轮的故障特征难以提取的问题,提出了一种基于自适应时变滤波(Adaptive time-varying filtering,ATF)与角域同步平均降噪(Angle domain synchronous average denoising,A...

陈向民 段萌... 《机械传动》 2021年10期 期刊

关键词: 自适应时变滤波 / 角域同步平均 / 阶次分析 / 变转速齿轮

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CS-VMD与Teager包络谱在齿轮故障特征提取中的...  CNKI文献

针对传动系统中齿轮故障特征不明显、难以准确提取以及在进行模态分解时VMD输入参数需要人为设定的问题,提出一种CS-VMD与Teager包络谱相结合的齿轮故障特征提取方法。首先,使用CS算法...

边杰 梅庆... 《浙江工业大学学报》 2021年05期 期刊

关键词: VMD / 布谷鸟搜索算法 / 齿轮 / 故障诊断

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幅值和相位解调的行星架裂纹故障特征提取  CNKI文献

在介绍行星架裂纹故障对行星齿轮箱振动信号影响的基础上,结合同步平均、振动分离和窄带解调技术,提出一种基于幅值、相位解调的行星架裂纹故障特征提取方法。该方法对原始振动信号进行角域同步平均,消除...

王丹凤 郭瑜... 《振动工程学报》 2021年05期 期刊

关键词: 故障诊断 / 行星架裂纹 / 同步平均 / 振动分离技术

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基于机器学习的风电机组齿轮箱故障预警  CNKI文献

当前风电机组齿轮箱是通过状态监视系统采集齿轮箱高频振动数据,并通过人工分析的方式对齿轮箱进行故障诊断。这种方法不仅需要振动分析工程师具备足够的经验知识,而且因机组数量多,导致人工分析费...

陈亚楠 胡凯凯... 《控制与信息技术》 2021年05期 期刊

关键词: 风电机组 / 齿轮箱 / 故障诊断 / 机器学习

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基于MEEMD多特征融合与LS-SVM的行星齿轮箱故障...  CNKI文献

针对行星齿轮箱振动信号非线性、非平稳性特点及故障特征难以有效提取的问题,提出基于改进的集成经验模态分解(MEEMD)多特征融合和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的行星齿轮箱故障诊断方法...

蔡波 黄晋英... 《中国测试》 2021年09期 期刊

基于1D-CNN-LSTM混合神经网络模型的风电机组行星齿轮  CNKI文献

风力发电机组行星齿轮箱振动信号是一种非线性非平稳的复杂信号,传统的故障诊断方法面对此类信号时,能够很好处理的范围有限。为提高在强外界干扰条件下故障智能识别的准确率,提出了一种基于一维卷积神经网络(1...

黎阳羊 胡金磊... 《电气自动化》 2021年05期 期刊

基于多尺度深度卷积神经网络的故障诊断方法  CNKI文献

针对机电装备故障诊断需要大量专家经验、故障特征识别困难的问题,在一维深度卷积神经网络基础上进行改进,构建多尺度一维深度卷积神经网络(M1DCNN),提出基于多尺度一维深度卷积神经网络的故障诊断方法:首先在网...

卞景艺 刘秀丽... 《振动与冲击》 2021年18期 期刊

关键词: 深度卷积神经网络(DCNN) / 多尺度特征提取 / 特征可视化 / 故障诊断

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融合SDP和CNN的旋转机械齿轮箱故障诊断方法  CNKI文献

针对旋转机械齿轮箱的齿轮与轴承故障,提出一种融合对称点图案SDP(Symmetrized Dot Pattern,SDP)和卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Network)的故障诊断方法。首先,以模拟实验台MCDS获取大量故障实...

张能文 崔飞... 《工业控制计算机》 2021年09期 期刊

关键词: 故障诊断 / 对称点图案 / 卷积神经网络 / 旋转机械齿轮箱

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基于电机电流信号的齿轮泵故障识别方法  CNKI文献

针对机械类信号在齿轮泵故障识别与诊断中存在的信号获取成本高、信噪比低、故障特征不易获取等问题,提出一种基于电机电流信号的液压齿轮泵故障识别方法。分析通过驱动电机电流信号对齿轮泵...

孙昱 何林 《机床与液压》 2021年17期 期刊

关键词: 电机电流 / 齿轮泵 / 故障识别 / 变分模态分解

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基于时频融合特征提取的电驱传动系失效模式分析  CNKI文献

电驱传动系是纯电动汽车(EV)的核心部件,随着纯电动汽车动力总成系统功率密度与电机转速的不断提高,电驱传动系的减速器长期在高转速、高转矩工况下工作,其齿轮系与轴系的可靠性已成为技术难题。基于时频融合~#...

张宏超 马肖... 《小型内燃机与车辆技术》 2021年04期 期刊

关键词: 电驱传动系 / 时频融合 / 阶次分析 / 失效模式

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基于连续隐马可夫模型的变工况风机齿轮箱性能退化评...  CNKI文献

为排除工况变化给风机齿轮箱性能退化状态特征提取带来的干扰,引入基于干扰属性投影(Nuisance Attribute Projection, NAP)的特征变换方法。将变换后的特征向量作为观测值建立正常状态下的连...

李韵仪 沈艳霞 《机械设计与研究》 2021年04期 期刊

关键词: 风机齿轮箱 / 性能退化 / 干扰属性投影 / 连续隐马尔科夫模型

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废旧零/部件批量表面失效形式识别与分类方法研究  CNKI文献

按失效形式对大规模废旧零/部件进行预分类,是提高废旧零/部件批量再制造效率与效益的重要保障。针对大批量废旧零/部件表面失效人工识别效率低、漏检率和错检率高,导致难以满足自动化在线检测与分类需求的问题,提出一...

夏绪辉 周诚... 《现代制造工程》 2021年08期 期刊

关键词: 再制造 / 失效检测 / 分类模型 / 支持向量机

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