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轻量化卷积神经网络在调门油动机故障诊断中的应用
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作者 姜万录 杨旭康 +2 位作者 赵永会 唐恩宇 吴凤和 《液压与气动》 北大核心 2025年第2期58-68,共11页
针对调门油动机故障诊断困难、检修效率低的问题,利用ShuffleNetV2网络结构高并行和低碎片化的特点,将其特征提取基本模块一维化,并针对调门油动机故障诊断10分类的任务,构建了一种1D_ShuffleNetV2轻量化网络。基于调门油动机一维振动信... 针对调门油动机故障诊断困难、检修效率低的问题,利用ShuffleNetV2网络结构高并行和低碎片化的特点,将其特征提取基本模块一维化,并针对调门油动机故障诊断10分类的任务,构建了一种1D_ShuffleNetV2轻量化网络。基于调门油动机一维振动信号,将1D_ShuffleNetV2与1D_MobileNetV3、1D_ShuffleNetV1以及传统的一维残差网络模型进行对比试验。结果表明,1D_ShuffleNetV2的轻量化程度最高、训练时收敛速度最快、稳定性最高,且能够在保持高分类精度的同时,有效地提升数据处理速度。这为调门油动机的健康监测和故障诊断提供了一种新的技术方案,可在保证调门油动机诊断精度的同时,降低对边缘端设备的硬件资源需求。 展开更多
关键词 1D_ShuffleNetV2 轻量化 调门油动机 故障诊断
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基于DBN的液压泵劣化程度评估方法研究
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作者 李振宝 伊明 +2 位作者 李富强 张磊 姜万录 《机床与液压》 北大核心 2024年第14期219-226,共8页
针对轴向柱塞泵中心弹簧失效故障难以有效评估的问题,提出一种基于梅尔频率倒谱系数(MFCC)和深度信念神经网络(DBN)的液压泵劣化程度评估方法。对现场采集的正常数据和3种不同程度中心弹簧失效故障的液压泵振动信号进行信号预处理,包括... 针对轴向柱塞泵中心弹簧失效故障难以有效评估的问题,提出一种基于梅尔频率倒谱系数(MFCC)和深度信念神经网络(DBN)的液压泵劣化程度评估方法。对现场采集的正常数据和3种不同程度中心弹簧失效故障的液压泵振动信号进行信号预处理,包括预加重、分帧和加窗等;对预处理后的信号进行快速傅里叶变换(FFT),得到其频率谱和功率谱,然后让其通过Mel滤波器组,得到信号的对数能量;最后对对数能量进行离散余弦变换,得到信号的倒谱系数和一阶差分系数,并以此构成特征向量。基于DBN方法搭建深度学习模型,对特征向量进行学习,将测试样本导入深度学习模型,对中心弹簧失效程度进行评估,并将倒谱系数和一阶差分系数的识别结果进行对比。结果表明:当选择倒谱系数为特征向量时,具有较高的识别精度,能够有效识别轴向柱塞泵中心弹簧的性能劣化程度。 展开更多
关键词 梅尔频率倒谱系数 深度信念神经网络 轴向柱塞泵 劣化评估
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电液伺服系统非线性振动机理及试验研究 被引量:20
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作者 姜万录 朱勇 +1 位作者 郑直 张生 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期175-184,共10页
电液伺服系统是非线性动力学系统,在工作过程中容易出现非线性振动、噪声、冲击和爬行等异常现象,而且诱因不易确定,严重影响系统的稳定性。根据非线性动力学原理,建立电液伺服系统的非线性动力学模型。通过理论研究,探索非线性液压弹... 电液伺服系统是非线性动力学系统,在工作过程中容易出现非线性振动、噪声、冲击和爬行等异常现象,而且诱因不易确定,严重影响系统的稳定性。根据非线性动力学原理,建立电液伺服系统的非线性动力学模型。通过理论研究,探索非线性液压弹簧力和非线性摩擦力等非线性因素对系统动力学特性的影响规律。指出非线性液压弹簧力作用可以用Duffing方程描述,非线性摩擦力作用可以用Van Der Pol方程描述。用研究非线性动力学系统的有效方法:时间历程、频闪采样、功率谱等,对实测信号进行深入分析,多方位揭示电液伺服系统非线性振动的机理及诱因。结果表明,非线性液压弹簧力引起的'跳跃现象'和非线性摩擦力引起的极限环型振荡的共同作用是导致系统发生非线性振动的一个主要诱因,值得关注。 展开更多
关键词 电液伺服系统 非线性振动 跳跃现象 极限环型振荡
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基于VMD和SVDD结合的滚动轴承性能退化程度定量评估 被引量:22
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作者 姜万录 雷亚飞 +2 位作者 韩可 张生 苏晓 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第22期43-50,共8页
提出了一种基于变分模态分解(VMD)和支持向量数据描述(SVDD)相结合的滚动轴承性能退化程度定量评估方法。针对采样时间长、采集到的信号数据点多时,信号中某些部分可能受到异常信号干扰的问题,首先提出了一种基于VMD和SVDD结合的特征提... 提出了一种基于变分模态分解(VMD)和支持向量数据描述(SVDD)相结合的滚动轴承性能退化程度定量评估方法。针对采样时间长、采集到的信号数据点多时,信号中某些部分可能受到异常信号干扰的问题,首先提出了一种基于VMD和SVDD结合的特征提取新方法,将长信号分为多帧短信号,分别使用VMD方法分解短信号并提取各分量的奇异值组成特征向量,得到一组特征向量集,然后使用SVDD方法找到并剔除其中的异常样本点,求出剩余特征向量的平均值便可作为原信号的特征。特征提取完毕后,使用SVDD方法进行性能退化评估,以待检样本到训练得到的超球体模型球心的距离描述性能退化程度,并使用隶属函数将距离指标转化为与正常状态的隶属度作为性能退化指标,实现设备的性能退化程度的定量评估。使用轴承全寿命数据,并与以传统时域无量纲指标作为特征的分析结果进行了对比,验证了所提出方法的优越性。 展开更多
关键词 变分模态分解 支持向量数据描述 性能退化评估 异常点检测
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湿度修正的光散射法在现场粉尘监测中的应用 被引量:16
5
作者 姜万录 雷亚飞 +2 位作者 代皓东 杨超 张生 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期200-207,共8页
以购物商场等公共场所的环境空气为监测和治理对象,针对喷雾抑尘后空气的粉尘浓度在线监测结果易受高湿度环境影响等问题,利用统计模型法的经验公式对光散射法监测结果进行修正,以克服湿度对粉尘浓度监测准确性的影响。运用国际上规定... 以购物商场等公共场所的环境空气为监测和治理对象,针对喷雾抑尘后空气的粉尘浓度在线监测结果易受高湿度环境影响等问题,利用统计模型法的经验公式对光散射法监测结果进行修正,以克服湿度对粉尘浓度监测准确性的影响。运用国际上规定的粉尘监测的基准方法(滤膜称重法),对湿度修正光散射法进行平行对比监测试验,试验结果表明修正后的光散射法和滤膜称重法监测结果具有高度一致性。在此研究的基础上,将基于湿度修正的光散射法的粉尘浓度在线监测技术实际应用于某购物商场环境的空气在线监测与治理,取得了良好效果。 展开更多
关键词 MIE散射理论 修正光散射法 粉尘浓度 在线监测 实际应用
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混沌运动特征的数值试验分析 被引量:47
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作者 姜万录 张淑清 王益群 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第10期13-17,22,共6页
阐述了混沌运动的特征,以Duffing方程系统为例详尽地阐述了混沌运动特征的数值试验分析方法,包括相轨的直接观察法、频闪采样法、Poincare截面法、赝相空间法、自功率谱法、Lyapunov指数及分维数分析法,对混沌工程学的研究具有一定... 阐述了混沌运动的特征,以Duffing方程系统为例详尽地阐述了混沌运动特征的数值试验分析方法,包括相轨的直接观察法、频闪采样法、Poincare截面法、赝相空间法、自功率谱法、Lyapunov指数及分维数分析法,对混沌工程学的研究具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 混沌工程学 数值试验 相轨迹 混沌运动特征
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基于最优扁平型结构元素长度的液压泵故障诊断研究 被引量:11
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作者 姜万录 郑直 +1 位作者 朱勇 刘思远 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第15期35-41,共7页
针对实测振动信号易受噪声污染,而淹没有用信息和克服利用数学形态学滤波器对一维信号进行滤波时结构元素长度选择的经验性和任意性的问题,提出了一种基于形态学差值算子和功率谱熵理论相结合,并与特征能量比相配合的方法来确定最优扁... 针对实测振动信号易受噪声污染,而淹没有用信息和克服利用数学形态学滤波器对一维信号进行滤波时结构元素长度选择的经验性和任意性的问题,提出了一种基于形态学差值算子和功率谱熵理论相结合,并与特征能量比相配合的方法来确定最优扁平型结构元素长度以实现最优滤波。首先,利用在不同扁平型结构元素长度下的形态学差分算子对一维振动信号进行滤波处理;其次,对滤波后的信号计算功率谱熵和特征能量比;最后,根据功率谱熵理论和特征能量比方法得出,功率谱熵的最小值所对应的长度即为最优扁平型结构元素的长度。通过对仿真信号和液压泵故障信号的实验验证,表明在通过该方法所得到的最优扁平型结构元素长度下,采用形态学差值算子能够对液压泵故障信号达到最优滤波效果,保留更多的故障特征信息。 展开更多
关键词 最优结构元素长度 形态差值滤波器 功率谱熵 特征能量比 液压泵 故障诊断
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精细复合多尺度波动散布熵在液压泵故障诊断中的应用 被引量:25
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作者 姜万录 赵亚鹏 +1 位作者 张淑清 李满 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第8期7-16,共10页
液压泵振动信号具有非线性、非平稳性的特点,熵算法在该类信号分析方面有着独到的优势,但传统的熵算法在液压泵振动信号特征提取中有计算速度慢、熵值不准确、不稳定等不足,为了更有效地提取故障特征信息并提高故障诊断准确性,将精细复... 液压泵振动信号具有非线性、非平稳性的特点,熵算法在该类信号分析方面有着独到的优势,但传统的熵算法在液压泵振动信号特征提取中有计算速度慢、熵值不准确、不稳定等不足,为了更有效地提取故障特征信息并提高故障诊断准确性,将精细复合多尺度波动散布熵(refined composite multiscale fluctuation dispersion entropy,RCMFDE)引入到液压泵的故障特征提取中,提出了一种基于RCMFDE和粒子群优化支持向量机结合的液压泵故障诊断方法。计算不同故障振动信号的RCMFDE,并选取合适尺度下的多个RCMFDE值作为特征向量形成特征样本,输入粒子群优化支持向量机中进行故障分类识别。通过仿真信号和液压泵故障实测信号进行分析,并将所提出的方法与基于多尺度样本熵(multiscale sample entropy,MSE)、多尺度排列熵(multiscale permutation entropy,MPE)、多尺度符号动态熵(multiscale symbolic dynamic entropy,MSDE)、多尺度散布熵(multiscale dispersion entropy,MDE)、精细复合多尺度散布熵(refined composite multiscale dispersion entropy,RCMDE)、多尺度波动散布熵(multiscale fluctuation dispersion entropy,MFDE)的故障特征提取方法进行对比。试验结果表明,该方法能够更加准确地识别多类液压泵故障并能对液压泵性能退化程度进行有效评估。 展开更多
关键词 波动散布熵 精细复合多尺度波动散布熵(RCMFDE) 粒子群优化支持向量机 故障诊断 液压泵
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齿轮故障的混沌诊断识别方法 被引量:26
9
作者 姜万录 王益群 孔祥东 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第6期44-47,共4页
研究了Holm es型Duffing 振子的混沌及间歇混沌运动,发现参考信号与摄动信号间的微小角频率差是振子产生间歇混沌的原因。得出振子相变对与参考信号具有微小角频率差的小信号敏感,而对随机噪声和与参考信号角频率差较大... 研究了Holm es型Duffing 振子的混沌及间歇混沌运动,发现参考信号与摄动信号间的微小角频率差是振子产生间歇混沌的原因。得出振子相变对与参考信号具有微小角频率差的小信号敏感,而对随机噪声和与参考信号角频率差较大的周期干扰信号具有免疫力的结论。通过辨别振子对的间歇混沌运动可对齿轮偏心及单齿缺陷故障进行诊断与识别。 展开更多
关键词 杜芬振子 间歇混沌 故障诊断 齿轮
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指数加权动态核主元分析法及其在故障诊断中应用 被引量:19
10
作者 姜万录 吴胜强 刘思远 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期63-68,共6页
核主元分析法能充分利用核函数来解决非线性问题,具有很好的非线性逼近能力,但传统的核主元分析不能处理动态问题。在分析核主元分析法的基础上,提出一种新的指数加权核主元分析算法,建立一个多变量加权自回归统计核主元模型,选择Q统计... 核主元分析法能充分利用核函数来解决非线性问题,具有很好的非线性逼近能力,但传统的核主元分析不能处理动态问题。在分析核主元分析法的基础上,提出一种新的指数加权核主元分析算法,建立一个多变量加权自回归统计核主元模型,选择Q统计量来判断系统是否发生故障,给出指数加权核主元分析法诊断故障的具体计算步骤。对液压泵进行了试验,利用小波包对液压泵端盖的振动信号进行处理,提取由13个时域和时频域特征量构成的故障特征矢量。试验结果表明,与传统的核主元分析法相比,新方法能实时更新主元模型和控制限Qa,合理地利用实时动态信息,能较好地处理动态问题,通过计算比较选择合适的加权因子,能获得良好的故障诊断效果,该方法是可行而有效的。 展开更多
关键词 故障诊断 动态核主元分析法 指数加权 控制限 核主元模型
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基于递归定量分析的液压泵故障识别方法 被引量:21
11
作者 姜万录 李振宝 +2 位作者 张生 雷亚飞 王浩楠 《液压与气动》 北大核心 2019年第2期18-23,共6页
提出了一种局部投影消噪和递归定量分析相结合的轴向柱塞泵故障识别方法。以轴向柱塞泵故障振动信号为研究对象,首先用局部投影消噪方法对振动信号进行消噪;其次对消噪后的振动信号绘制递归图,进而通过递归定量分析对递归图所反映出的... 提出了一种局部投影消噪和递归定量分析相结合的轴向柱塞泵故障识别方法。以轴向柱塞泵故障振动信号为研究对象,首先用局部投影消噪方法对振动信号进行消噪;其次对消噪后的振动信号绘制递归图,进而通过递归定量分析对递归图所反映出的系统动力学信息进行特征提取,选择确定率(DET)和递归熵(ENTR) 2个特征构成特征向量,构成故障特征样本;然后通过核模糊C均值聚类(KFCMC)方法对训练样本进行聚类,进而依据最小欧氏距离准则对测试样本进行故障识别;最后,将递归定量分析方法和相空间复杂网络定量特征方法进行对比。结果表明,基于递归定量分析的轴向柱塞泵故障识别方法具有更高的故障确诊率。 展开更多
关键词 复杂网络 递归定量分析 核模糊C均值聚类 故障诊断 轴向柱塞泵
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关联维数分析方法及其在液压泵故障诊断中的应用 被引量:31
12
作者 姜万录 陈东宁 姚成玉 《传感技术学报》 CAS CSCD 2004年第1期62-65,共4页
研究了混沌与分形的特征参数 关联维数的计算方法 ,分析了其计算参数的选择依据 ,并计算出液压泵正常和故障状态压力信号的关联维数。通过对液压泵的实验证明 ,设备在不同状态下具有明显不同的关联维数。因此 ,关联维数分析方法可以作... 研究了混沌与分形的特征参数 关联维数的计算方法 ,分析了其计算参数的选择依据 ,并计算出液压泵正常和故障状态压力信号的关联维数。通过对液压泵的实验证明 ,设备在不同状态下具有明显不同的关联维数。因此 ,关联维数分析方法可以作为设备状态监测与故障诊断的有力依据 ,并具有较为广阔的应用前景。 展开更多
关键词 关联维数 液压泵 故障诊断 分形
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变分模态分解消噪与核模糊C均值聚类相结合的滚动轴承故障识别方法 被引量:24
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作者 姜万录 王浩楠 +2 位作者 朱勇 王振威 董克岩 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期1215-1220,1226,共7页
提出了一种变分模态分解消噪与核模糊C均值聚类相结合的滚动轴承故障识别方法。首先,对实测振动信号进行处理,得到VMD的参数;然后,对信号进行VMD分解,得到一系列限带内禀模态函数(BIMF)分量,筛选并叠加组成重构信号;第三步,计算重构信... 提出了一种变分模态分解消噪与核模糊C均值聚类相结合的滚动轴承故障识别方法。首先,对实测振动信号进行处理,得到VMD的参数;然后,对信号进行VMD分解,得到一系列限带内禀模态函数(BIMF)分量,筛选并叠加组成重构信号;第三步,计算重构信号的样本熵和均方根值作为特征向量,从而得到训练样本和测试样本的特征向量集;第四步,通过KFCM聚类方法对训练样本特征向量集进行聚类分析,得到四种类型信号的聚类中心;最后根据测试样本特征向量与训练样本聚类中心欧式距离最小的原则识别故障类型。此外,将振动信号用经验模态分解(EMD)方法进行消噪,再用KFCM聚类进行分类识别,将两种方法的识别效果进行对比,结果表明所提方法的故障识别效果要优于EMD消噪和KFCM聚类相结合方法的识别效果。 展开更多
关键词 变分模态分解 核模糊C均值聚类 样本熵 故障识别
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基于迭代自适应多尺度形态滤波的滚动轴承故障诊断 被引量:9
14
作者 姜万录 李扬 +1 位作者 郑直 朱勇 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第23期3192-3199,共8页
针对工业现场强噪声背景下振动信号特征信息提取困难和单尺度形态滤波时尺度选择的盲目性和随意性的问题,基于自适应多尺度形态分析(AMMA)的思想提出了一种迭代自适应多尺度形态分析(IAMMA)的滤波方法。该方法对振动信号进行多尺度形态... 针对工业现场强噪声背景下振动信号特征信息提取困难和单尺度形态滤波时尺度选择的盲目性和随意性的问题,基于自适应多尺度形态分析(AMMA)的思想提出了一种迭代自适应多尺度形态分析(IAMMA)的滤波方法。该方法对振动信号进行多尺度形态差值迭代运算,每次采用的结构元素尺度逐渐增大,然后求多次滤波结果的平均值,达到滤除噪声成分的目的。对仿真信号和滚动轴承故障信号进行分析,结果表明,IAMMA较AMMA能够选取更为合适的结构元素尺度,提取更多的故障特征信息,滤波效果更佳,与Hilbert包络解调方法相比处理过程更加简捷,从而为轴承的故障诊断提供了一种有效的方法。 展开更多
关键词 迭代自适应 多尺度 形态差值滤波 滚动轴承 故障诊断
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基于RBFNN建模的动态流量软测量方法研究 被引量:7
15
作者 姜万录 雷亚飞 +2 位作者 张齐生 李刚 牛慧峰 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第9期1888-1893,共6页
本文通过对粘性流体在圆管中的层流和湍流流量方程对比研究发现,动态流量主要与管道中摩擦导致的压头损失、管道中最大的流速、流体温度变化有关,依据这一原理设计了基于径向基函数人工神经网络(RBFNN)的软测量模型。在伺服阀动态性能... 本文通过对粘性流体在圆管中的层流和湍流流量方程对比研究发现,动态流量主要与管道中摩擦导致的压头损失、管道中最大的流速、流体温度变化有关,依据这一原理设计了基于径向基函数人工神经网络(RBFNN)的软测量模型。在伺服阀动态性能实验台上构建了数据采集系统,在新型动态流量测量管上安装超声波、压差、温度传感器来采集各种信息,其中流速信息采用一种新颖的超声波类时差法获取,用于标定的实际流量南无载液压缸的速度传感器获取。基于NeuroSolution软件中的RBF网络模块组成软测量RBFNN,选用部分采集数据作为学习样本对RBFNN进行训练,建立了动态流量的软测量模型。利用采集的数据的测试样本对RBFNN进行测试,通过流量预测曲线和实际曲线的对比,验证了该软测量模型具有很高的逼近精度。该软测量方法为动态流量的测量提供了一条新的途径。 展开更多
关键词 软测量 动态流量 RBF神经网络 超声波检测 类时差法
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液压泵故障的小波变换诊断方法 被引量:30
16
作者 姜万录 张淑清 王益群 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第6期34-37,共4页
分析了小波变换的时 -频局部化特性及基于多分辨分析的信号小波分解重构算法 ,研究了信号局部奇异性在小波变换下的特性。根据故障信号和噪声的局部奇异性在小波变换下的模极大值在不同尺度上的传播特性不同的特点 ,并利用小波分解重构... 分析了小波变换的时 -频局部化特性及基于多分辨分析的信号小波分解重构算法 ,研究了信号局部奇异性在小波变换下的特性。根据故障信号和噪声的局部奇异性在小波变换下的模极大值在不同尺度上的传播特性不同的特点 ,并利用小波分解重构算法 ,对泵壳振动加速度信号进行了分解、去噪和重构。大大改善了监测信号的信噪比 ,对故障特征信号进行了时域定位 ,提取了故障特征频率。 展开更多
关键词 液压泵 故障诊断 小波变换
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免疫支持向量机复合故障诊断方法及试验研究 被引量:14
17
作者 姜万录 牛慧峰 刘思远 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期176-180,212,共6页
研究了传统分类算法在故障诊断中的不足,融合人工免疫系统中的实值否定选择(RNS)算法和支持向量机(SVM)算法提出了一种复合的故障诊断方法。在新方法中使用RNS算法产生检测器(非己集合)当作故障样本,这些样本再作为SVM算法的输入进行训... 研究了传统分类算法在故障诊断中的不足,融合人工免疫系统中的实值否定选择(RNS)算法和支持向量机(SVM)算法提出了一种复合的故障诊断方法。在新方法中使用RNS算法产生检测器(非己集合)当作故障样本,这些样本再作为SVM算法的输入进行训练,这样就能解决分类算法所面临的训练样本不足的难题。轴向柱塞泵发生故障时,由于滑靴对斜盘冲击产生的振动信号被高频谐振信号调制,通过小波簇包络解调方法将调制信号解调出来,然后对包络信号用小波包分解子带特征能量法进行特征提取。最后用轴向柱塞泵多松靴和配流盘磨损多故障模式样本进行诊断测试,正确率可达90%以上,验证了复合诊断方法的有效性。 展开更多
关键词 故障诊断 阴性选择算法 支持向量机 包络解调 小波簇
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基于SVM和证据理论的多数据融合故障诊断方法 被引量:58
18
作者 姜万录 吴胜强 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第8期1738-1743,共6页
针对D-S证据理论很难确定基本概率分配(BPA)及支持向量机(SVM)的硬判决难获得概率输出的缺陷,融合D-S证据理论和SVM算法提出了一种多数据融合故障诊断新方法:利用"一对一"多类SVM分配了BPA,引入基于矩阵分析的融合算法解决了... 针对D-S证据理论很难确定基本概率分配(BPA)及支持向量机(SVM)的硬判决难获得概率输出的缺陷,融合D-S证据理论和SVM算法提出了一种多数据融合故障诊断新方法:利用"一对一"多类SVM分配了BPA,引入基于矩阵分析的融合算法解决了证据理论存在的计算瓶颈问题。对液压泵进行了试验,首先,采集了柱塞泵松靴、缸体与配流盘磨损等故障信号,应用小波包对采集的信号进行了预处理,提取了12个时频特征量;最后,用所提出的基于SVM和证据理论的多数据融合新方法进行了诊断。试验结果表明,新方法故障确诊率高,诊断有效。 展开更多
关键词 故障诊断 SVM D-S证据理论 多数据融合 小波包
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直动型溢流阀非线性动力学行为研究 被引量:14
19
作者 姜万录 朱勇 杨超 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第20期2705-2709,共5页
针对溢流阀阀芯震颤导致液压系统产生非线性振动问题,建立了溢流阀非线性动力学模型,利用MATLAB/Simulink进行了数值仿真。研究了受自身结构参数和外部主要因素影响下溢流阀的非线性动力学行为。研究结果表明,对溢流阀非线性动力学行为... 针对溢流阀阀芯震颤导致液压系统产生非线性振动问题,建立了溢流阀非线性动力学模型,利用MATLAB/Simulink进行了数值仿真。研究了受自身结构参数和外部主要因素影响下溢流阀的非线性动力学行为。研究结果表明,对溢流阀非线性动力学行为进行研究能够发现系统参数对溢流阀动态特性的影响规律,对优化溢流阀的结构参数、提高溢流阀运行的稳定性、防止液压系统产生自激振荡有重要的理论指导意义和工程实际意义。 展开更多
关键词 非线性动力学 溢流阀 数值仿真 自激振动
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小波脊线解调与两次EMD分解相结合的故障识别方法及应用研究 被引量:11
20
作者 姜万录 刘云杰 朱勇 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期1131-1138,共8页
提出了一种基于小波脊线解调与两次经验模态分解(EMD)相结合的故障识别方法,用于轴向柱塞泵的故障诊断。结合EMD与小波脊线法在处理非平稳信号方面的优势,首先对故障原始信号进行了EMD分解,利用边际谱发现故障发生时的共振频带范围并据... 提出了一种基于小波脊线解调与两次经验模态分解(EMD)相结合的故障识别方法,用于轴向柱塞泵的故障诊断。结合EMD与小波脊线法在处理非平稳信号方面的优势,首先对故障原始信号进行了EMD分解,利用边际谱发现故障发生时的共振频带范围并据此找出对故障敏感的固有模态函数(IMF)分量,然后对该敏感IMF分量分别进行小波脊线解调和Hilbert解调,最后通过比较两种解调方法解调后敏感分量的时频谱和三维谱图发现,小波脊线解调比Hilbert解调具有更高的时频定位精度和抗干扰能力。此后,分别对小波脊线解调与Hilbert解调后的敏感分量进行EMD再分解,利用所得的各阶二次IMF分量的归一化特征能量来构造特征向量,得到液压泵5种典型状态的样本集,结合K均值聚类算法对故障状态进行识别。研究结果表明,与采用Hilbert解调处理方法相比,利用2次EMD分解与小波脊线解调相结合的故障特征向量提取方法显著提高了故障识别准确率,故障确诊率可高达92%。 展开更多
关键词 EMD 小波脊线 IMF分量 特征向量 K均值聚类
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