一种改进的基于峭度指标的FastICA算法 被引量：5

1

作者 孟令博 耿修瑞 杨炜暾 《中国科学院大学学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2019年第3期410-416,共7页

基于峭度指标的FastICA算法具有较快的收敛速度和较高的计算效率,被广泛应用于多光谱图像的特征提取。经典的FastICA算法基于固定点迭代法得到图像的各个独立成分,在迭代过程中,每一个独立成分的求解都需要所有像元的参与。因此,当数据... 基于峭度指标的FastICA算法具有较快的收敛速度和较高的计算效率,被广泛应用于多光谱图像的特征提取。经典的FastICA算法基于固定点迭代法得到图像的各个独立成分,在迭代过程中,每一个独立成分的求解都需要所有像元的参与。因此,当数据量较大或图像中像元较多时,FastICA的计算量很大,此时它的速度优势就会大打折扣。遥感数据一般都具有较大的尺寸,因此如何将FastICA直接应用于遥感数据,是一个具有实际意义的问题。通过引入多光谱图像协峭度张量的概念,将FastICA的固定点迭代问题转化为代数形式的张量计算,避免每次迭代过程中需所有像元参与的缺陷,因而大大降低计算复杂度。多光谱图像实验结果表明,该算法明显快于传统的基于峭度指标的FastICA算法。 展开更多

关键词 FASTICA 高阶统计特性 峭度指标 协峭度张量

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基于小波包分解-峭度值指标-希尔伯特包络解调融合方法处理声发射信号的滚动轴承故障诊断 被引量：13

2

作者 沙云东 陈兴武 +2 位作者 栾孝驰 赵宇 李壮 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第21期9315-9323,共9页

为实现对航空发动机主轴承进行故障诊断,以复杂传递路径下声发射信号的波形分析为基础,提出一种基于小波包分解(wavelet packet decomposition, WPD)、峭度值指标(kurtosis index, KI)以及希尔伯特包络解调(Hilbert envelope demodulati... 为实现对航空发动机主轴承进行故障诊断,以复杂传递路径下声发射信号的波形分析为基础,提出一种基于小波包分解(wavelet packet decomposition, WPD)、峭度值指标(kurtosis index, KI)以及希尔伯特包络解调(Hilbert envelope demodulation, HED)相结合的滚动轴承故障特征信息提取方法。采用WPD方法对滚动轴承声发射信号分解获得节点分量,基于KI对节点分量排序筛选进行信号重构,进而对重构信号进行HED分析,提取出轴承故障特征频率用于对比诊断。开展简单以及复杂传递路径下滚动轴承故障模拟试验,采用建立的方法分别针对滚动轴承外圈、内圈典型故障试验数据进行分析和诊断。结果表明:该方法可有效提取滚动轴承故障特征频率及其倍频,且针对复杂传递路径下处于工作状态的滚动轴承,仍可实现精准的特征信息提取和有效的故障诊断。 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 声发射信号 小波包分解(WPD) 峭度值指标(KI) 希尔伯特包络解调(HED)

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基于EMD和峭度的Hilbert包络解调在滚动轴承故障诊断中的应用分析 被引量：19

3

作者 周浩 贾民平 《机电工程》 CAS 2014年第9期1136-1139,1167,共5页

针对直接运用快速傅里叶变换(FFT)无法有效提取具有非线性非平稳特性的滚动轴承振动信号故障特征频率的问题,提出了一种基于经验模式分解和峭度指标的Hilbert包络解调方法。首先对滚动轴承的振动信号进行了经验模式分解(EMD),得到了包... 针对直接运用快速傅里叶变换(FFT)无法有效提取具有非线性非平稳特性的滚动轴承振动信号故障特征频率的问题,提出了一种基于经验模式分解和峭度指标的Hilbert包络解调方法。首先对滚动轴承的振动信号进行了经验模式分解(EMD),得到了包含轴承故障特征信息的各阶本征模态函数(IMF),再计算各阶IMF的峭度值,选取了峭度值较大的几阶IMF分量重构信号,并对重构信号进行了Hilbert包络解调分析,从而获得了滚动轴承的准确故障特征信息。分别对仿真模拟信号和实际滚动轴承发生内圈故障的振动信号进行了分析,清晰地得到了故障特征频率。研究结果表明,利用融合EMD、峭度系数和Hilbert包络解调的诊断方法能够快速、准确地提取滚动轴承的故障特征频率,从而可以对滚动轴承进行有效地故障诊断。 展开更多

关键词 故障诊断 滚动轴承 EMD 峭度指标 Hilbert包络解调

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基于峭度与小波包络分析的滚动轴承故障诊断 被引量：5

4

作者 杨晨 阎树田 +2 位作者 贺成柱 马国栋 袁德强 《机械制造》 2014年第2期62-64,共3页

针对滚动轴承振动信号具有变频和冲击的特征,采用峭度指标、小波分解和Hilbert包络分析相结合的方法对滚动轴承进行故障分析。首先对运行中的滚动轴承振动信号进行峭度指标分析,进行早期故障判断,进而小波分解消除噪声和干扰信号,再重... 针对滚动轴承振动信号具有变频和冲击的特征,采用峭度指标、小波分解和Hilbert包络分析相结合的方法对滚动轴承进行故障分析。首先对运行中的滚动轴承振动信号进行峭度指标分析,进行早期故障判断,进而小波分解消除噪声和干扰信号,再重构能量集中频段的小波信号,最后进行Hilbert包络谱解调分析,得到反映故障特征频率的包络信号。仿真实例表明,该方法可以有效地对滚动轴承进行故障诊断。 展开更多

关键词 滚动轴承 峭度指标 小波分解 包络分析 故障诊断

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基于峭度-小波包分析的滚动轴承故障诊断 被引量：28

5

作者 袁云龙 《新技术新工艺》 2008年第5期43-46,共4页

理论分析和实例证明,峭度指标等滚动轴承振动时域统计参量可以判定轴承工作是否正常,但不能给出更多信息。通过小波包分析对振动信号进行分解,并有针对性地对包含有故障特征频率的频段信号进行重构,能有效地滤去各种干扰信号,显示故障... 理论分析和实例证明,峭度指标等滚动轴承振动时域统计参量可以判定轴承工作是否正常,但不能给出更多信息。通过小波包分析对振动信号进行分解,并有针对性地对包含有故障特征频率的频段信号进行重构,能有效地滤去各种干扰信号,显示故障特征信息,为滚动轴承的故障诊断提供了一种快速有效的途径。 展开更多

关键词 峭度指标 小波包分析 故障诊断 滚动轴承

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基于声压信号能量峭度的早期切削颤振预警技术研究 被引量：15

6

作者 吕凯波 娄培生 +2 位作者 谷丰收 潘文程 常宗旭 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第20期50-55,共6页

切削颤振是制约机械加工质量和效率的主要因素,传统的颤振监测方法在早期颤振的快速识别方面存在不足,提出一种利用在线监测车削过程中声压信号的小波包能量峭度指标来预警早期切削颤振。从时频域角度分析切削过程从稳定到非稳定状态的... 切削颤振是制约机械加工质量和效率的主要因素,传统的颤振监测方法在早期颤振的快速识别方面存在不足,提出一种利用在线监测车削过程中声压信号的小波包能量峭度指标来预警早期切削颤振。从时频域角度分析切削过程从稳定到非稳定状态的振动特点,采用小波包对采集的声压信号进行实时分解,挖掘声音信号中早期颤振孕育的微弱特征。计算每个频带节点的小波包能量,构造小波包能量峭度指标来反映早期颤振的孕育状态,辅以目标频带能量比判别车削颤振的持续发展状态,探明切削颤振演化过程与信号特征之间的映射关系。试验结果表明,该监测方法能够准确地判别出颤振从稳定到萌生再到成熟的演变过程,可为后续的颤振控制动作增加响应时间。 展开更多

关键词 切削颤振 颤振监测 小波包能量 峭度指标 颤振孕育

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时域参数指标在轴承故障诊断中的应用 被引量：3

7

作者 曹兴 《科技资讯》 2010年第24期35-35,共1页

滚动轴承是机械设备中最常见的零部件,其运行状态直接影响到整台机器的功能。本文通过时域参数指标对轴承故障进行诊断。

关键词 时域参数指标 峰值指标 峭度指标

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基于峭度的分类样本优化

8

作者 王胜景 楚皓然 袁永生 《现代电子技术》 2023年第13期121-127,共7页

在机器学习领域,分类数据中的离群点与类簇主体在某些特征上有着显著不同的表现,从而干扰特征的类间区分性,使得分类效果不佳。目前很多研究工作集中于提高离群点识别精度,忽视离群点在模糊不同类簇特性的负面作用。文中提出剔除分类样... 在机器学习领域,分类数据中的离群点与类簇主体在某些特征上有着显著不同的表现,从而干扰特征的类间区分性,使得分类效果不佳。目前很多研究工作集中于提高离群点识别精度,忽视离群点在模糊不同类簇特性的负面作用。文中提出剔除分类样本中离群点以提高分类准确率的策略,根据类内实例离群程度与实例之间相似度的统计分布关系,利用峭度对偏差敏感的统计学性质,构建峭度离群因子(KOF)指标衡量样本离群度。通过计算数据集中每个实例的KOF值,根据KOF梯度变化寻找离群突变点,结合3σ原则识别、剔除离群实例,优化分类数据集。采用K近邻、支持向量机、随机森林等3个经典分类器,在经典UCI数据集、电力负荷数据集和点云数据集等15个数据集上进行优化前后的对比实验,实验结果表明所提策略能够有效地改进分类效果,同时也减少了计算量。 展开更多

关键词 峭度指标 样本优化 离群点 类内样本相似度 梯度变化 多分类问题 监督学习

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傅里叶分解和调制信号双谱的滚动轴承故障诊断 被引量：2

9

作者 张超 张辉 田帅 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第3期43-47,共5页

在噪声干扰较强的环境下,为了克服傅里叶分解方法(Fourier Decomposition Method,FDM)在分析调制信号及单独使用调制信号双谱(Modulated Signal Bispectrum,MSB)在分析非平稳信号方面的不足,提出了一种FDM和MSB相结合的滚动轴承故障诊... 在噪声干扰较强的环境下,为了克服傅里叶分解方法(Fourier Decomposition Method,FDM)在分析调制信号及单独使用调制信号双谱(Modulated Signal Bispectrum,MSB)在分析非平稳信号方面的不足,提出了一种FDM和MSB相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,使用FDM按照高频到低频的方式搜寻傅里叶固有模态函数分量(Fourier Intrinsic band Functions,FIBFs);以加权峭度指标作为评判标准,对信号进行重构,确保得到最佳的信号;然后对新的信号利用MSB分析方法进行解调处理,最终通过复合切片谱实现故障特征频率的提取。最后,通过上述方法对模拟信号和滚动轴承外圈故障信号进行分析,其研究结果表明:该方法能够有效地提取故障特征频率,并且与常规双谱进行对比,验证所提方法的优越性。 展开更多

关键词 傅里叶分解方法 加权峭度指标 调制信号双谱 故障诊断 滚动轴承

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冲击信号的随机共振自适应检测方法 被引量：37

10

作者 谭继勇 陈雪峰 何正嘉 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第23期61-67,共7页

针对冲击信号的检测问题,在分析峭度指标和互相关系数衡量冲击信号的优势与不足的基础上,构造加权峭度指标。该指标兼顾两者的优势,弥补它们各自的不足。将加权峭度指标与变尺度随机共振相结合,提出了一种冲击信号的自适应随机共振检测... 针对冲击信号的检测问题,在分析峭度指标和互相关系数衡量冲击信号的优势与不足的基础上,构造加权峭度指标。该指标兼顾两者的优势,弥补它们各自的不足。将加权峭度指标与变尺度随机共振相结合,提出了一种冲击信号的自适应随机共振检测算法,该算法被用于仿真冲击信号与实际工程中的微弱冲击信号的检测,结果表明所提方法有效提高了信噪比,还避免了漏峰现象。同时,所提的优化指标与随机共振算法独立,对其他冲击信号自适应算法也有参考价值。 展开更多

关键词 冲击信号 随机共振 自适应 加权峭度指标

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采用粒子群算法的冲击信号自适应单稳态随机共振检测方法 被引量：30

11

作者 李继猛 陈雪峰 何正嘉 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第21期58-63,共6页

针对冲击信号阱内共振的特点、随机共振系统参数合理选取缺乏有效的理论依据以及传统自适应随机共振单参数优化的不足,提出一种基于粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)的多参数同步优化自适应单稳态随机共振方法。该方法采用... 针对冲击信号阱内共振的特点、随机共振系统参数合理选取缺乏有效的理论依据以及传统自适应随机共振单参数优化的不足,提出一种基于粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)的多参数同步优化自适应单稳态随机共振方法。该方法采用单稳态随机共振模型,避免了经典双稳系统势阱间的共振跃迁,并选用单稳态系统输出的加权峭度指标作为PSO的适应度函数,能够实现多参数的同步自适应选取,从而最优地检测出原始信号中的冲击成分。将PSO和变尺度随机共振相结合,并给出冲击信号自适应随机共振算法流程。该算法被用于仿真冲击信号与工程实际中冲击信号的检测,结果表明所提方法简单易行,收敛速度快,能够有效提高信噪比,具有良好的工程应用前景。 展开更多

关键词 冲击信号 随机共振 粒子群算法 自适应 加权峭度指标

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基于EMD与ICA的滚动轴承复合故障诊断 被引量：21

12

作者 崔玲丽 吴春光 邬娜 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第10期1459-1464,共6页

针对单通道情况下滚动轴承复合故障难以分离问题,提出基于经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)的独立分量分析(independent component analysis,ICA)算法.该方法首先对单通道采集的轴承复合故障信号进行EMD分解,得到多个基... 针对单通道情况下滚动轴承复合故障难以分离问题,提出基于经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)的独立分量分析(independent component analysis,ICA)算法.该方法首先对单通道采集的轴承复合故障信号进行EMD分解,得到多个基本模式分量函数(intrinsic mode function,IMF),然后依据帩度指标及相关系数值,选取有效的IMF分量与原观测信号组成新的观测信号,对其进行ICA处理,进而实现轴承复合故障的分离.实验结果表明,该方法可有效地分离轴承早期的复合故障. 展开更多

关键词 经验模式分解 独立分量分析 峭度指标 滚动轴承复合故障诊断

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基于自适应随机共振的齿轮微弱冲击故障信号增强提取方法研究 被引量：7

13

作者 李继猛 张云刚 +1 位作者 张金凤 谢平 《计量学报》 CSCD 北大核心 2017年第5期602-606,共5页

针对强背景噪声下冲击信号难以检测的问题,提出一种基于自适应随机共振的齿轮微弱冲击故障信号增强提取方法。首先,利用峭度指标和互相关系数构造修正峭度指标作为随机共振检测冲击信号的测度函数;其次,利用滑动窗将多冲击分量信号分割... 针对强背景噪声下冲击信号难以检测的问题,提出一种基于自适应随机共振的齿轮微弱冲击故障信号增强提取方法。首先,利用峭度指标和互相关系数构造修正峭度指标作为随机共振检测冲击信号的测度函数;其次,利用滑动窗将多冲击分量信号分割成多个单冲击分量信号作为随机共振的系统输入,并借助遗传算法实现系统参数的自适应选取;最后,将提出的方法应用于电力机车走行部齿轮箱故障诊断,结果显示该方法可有效实现微弱冲击特征的增强提取。 展开更多

关键词 计量学 冲击特征提取 随机共振 滑动窗 修正峭度指标 齿轮箱故障诊断

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基于改进的自适应无参经验小波变换的滚动轴承故障诊断 被引量：16

14

作者 李继猛 王慧 +1 位作者 李铭 姚希峰 《计量学报》 CSCD 北大核心 2020年第6期710-716,共7页

为实现滚动轴承故障周期冲击特征的有效提取,解决经验小波变换Fourier谱分割存在的问题,提出了一种改进的自适应无参经验小波变换方法。首先,利用自适应无参经验小波变换对信号Fourier谱进行自适应分割;然后,利用峭度指标对谱边界进行合... 为实现滚动轴承故障周期冲击特征的有效提取,解决经验小波变换Fourier谱分割存在的问题,提出了一种改进的自适应无参经验小波变换方法。首先,利用自适应无参经验小波变换对信号Fourier谱进行自适应分割;然后,利用峭度指标对谱边界进行合并,并重构滤波器组对信号进行分解;最后,选取峭度值最大的分量进行包络解调提取故障特征。仿真和工程应用验证了所提方法的有效性,分析结果表明该方法的性能优于集合经验模态分解和经典经验小波变换。 展开更多

关键词 计量学 滚动轴承 故障诊断 自适应无参经验小波变换 峭度指标

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基于小波包分析的滚动轴承故障诊断研究 被引量：3

15

作者 袁云龙 《组合机床与自动化加工技术》 2008年第7期62-65,68,共5页

理论分析和实例证明,峭度指标等滚动轴承振动时域统计参量可以判定轴承工作是否正常,但不能给出更多信息。通过小波包分析对振动信号进行分解,并有针对性地对包含有故障特征频率的频段信号进行重构,能有效地滤去各种干扰信号,显示故障... 理论分析和实例证明,峭度指标等滚动轴承振动时域统计参量可以判定轴承工作是否正常,但不能给出更多信息。通过小波包分析对振动信号进行分解,并有针对性地对包含有故障特征频率的频段信号进行重构,能有效地滤去各种干扰信号,显示故障特征信息,为滚动轴承的故障诊断提供了一种快速有效的途径。 展开更多

关键词 峭度指标 小波包分析 故障诊断 滚动轴承

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基于EEMD的ICA算法在轴承-丝杠复合故障诊断中的应用

16

作者 李善 谭继文 俞昆 《机床与液压》 北大核心 2016年第23期160-163,共4页

提出了一种基于EEMD的ICA算法,旨在解决单通道轴承-丝杠复合故障的信号分离。首先通过EEMD分解,将复合信号分解在不同的通道中,得到一系列IMF分量;再计算各IMF的峭度值和相关系数值,选取数值较大的几个IMF分量,与原始信号重新组成一组... 提出了一种基于EEMD的ICA算法,旨在解决单通道轴承-丝杠复合故障的信号分离。首先通过EEMD分解,将复合信号分解在不同的通道中,得到一系列IMF分量;再计算各IMF的峭度值和相关系数值,选取数值较大的几个IMF分量,与原始信号重新组成一组观测信号,作为ICA的输入,得到一系列IC分量;最后选取含有冲击成分较大的IC分量,进行包络分析,对故障类型进行诊断识别。通过实验成功分离并识别出两种故障类型,证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 总体平均经验模态分解(EEMD) 独立分量分析(ICA) 峭度指标 相关系数 复合故障 故障诊断

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基于改进自适应变分模态分解的滚动轴承微弱故障诊断 被引量：77

17

作者 谷然 陈捷 +2 位作者 洪荣晶 潘裕斌 李媛媛 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期1-7,22,共8页

滚动轴承早期故障信息微弱,且混有大量背景噪声,难以提取其故障特征。提出了一种改进的自适应变分模态分解(AVMD)与Teager能量谱的微弱故障诊断方法。将最小平均包络熵(MMEE)作为目标函数,自动搜寻影响参数最佳值,确保变分模态分解(VMD... 滚动轴承早期故障信息微弱,且混有大量背景噪声,难以提取其故障特征。提出了一种改进的自适应变分模态分解(AVMD)与Teager能量谱的微弱故障诊断方法。将最小平均包络熵(MMEE)作为目标函数,自动搜寻影响参数最佳值,确保变分模态分解(VMD)实现最优分解,并提出加权峭度指标(WK)用于选择有效模态分量进行信号重构,对重构信号进行Teager能量谱分析,从而识别故障特征频率。对轴承微弱故障振动信号的研究表明,所提方法改进了传统VMD算法分解精度受参数影响较大,导致信号出现过分解或欠分解的问题;与集合经验模态分解和局部均值分解算法相比所提方法具有更强的噪声鲁棒性和故障信息提取能力。 展开更多

关键词 自适应变分模态分解(AVMD) 最小平均包络熵(MMEE) 加权峭度指标(WK) Teager能量算子(TEO) 微弱故障诊断

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振动环境下传动螺纹配合间隙对其自锁性的影响 被引量：4

18

作者 杜一民 李志辉 +2 位作者 贾学志 李季 柯善良 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期509-514,共6页

螺旋传动被广泛应用于空间相机调焦机构中,为了应对火箭发射中的冲击与振动要求其具有一定的锁止能力。建立螺纹配合间隙非线性两自由度简化力学模型,通过数值仿真方法得到了系统在振动环境下的响应,发现无量纲参数峭度指标可以作为评... 螺旋传动被广泛应用于空间相机调焦机构中,为了应对火箭发射中的冲击与振动要求其具有一定的锁止能力。建立螺纹配合间隙非线性两自由度简化力学模型,通过数值仿真方法得到了系统在振动环境下的响应,发现无量纲参数峭度指标可以作为评定螺纹自锁失效程度的标准。最后,通过有限元仿真分析验证了简化模型的正确性,证明了峭度指标在分析螺纹配合间隙对其自锁性影响的有效性。 展开更多

关键词 螺旋传动 调焦机构 配合间隙 自锁 峭度指标

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基于EEMD的相关排列熵的滚动轴承故障诊断 被引量：15

19

作者 李长伟 雷文平 +2 位作者 庞博 孙浩 陈耀 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2020年第8期1-4,共4页

针对滚动轴承振动信号非线性、非平稳难以有效诊断的问题,提出了一种集合经验模态分解的相关排列熵的滚动轴承故障诊断方法。利用集成经验模态分解方法将振动信号分解为多个本征模函数,结合排列熵和相关系数进行特征提取。并通过滚动轴... 针对滚动轴承振动信号非线性、非平稳难以有效诊断的问题,提出了一种集合经验模态分解的相关排列熵的滚动轴承故障诊断方法。利用集成经验模态分解方法将振动信号分解为多个本征模函数,结合排列熵和相关系数进行特征提取。并通过滚动轴承故障实验验证了结合相关系数和排列熵方法在特征提取时的有效性和互补性,同时有效抑制了重构信号的模态混叠问题,并根据重构信号的包络谱分析完成了滚动轴承故障诊断。通过仿真和实验验证了本方法的有效性。 展开更多

关键词 集合经验模态分解 相关系数 排列熵 峭度指标

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振动环境中螺纹连接结构松动故障的特征提取 被引量：3

20

作者 沈金理 马晓建 魏静怡 《东华大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第6期797-801,共5页

以螺纹连接构成的机械系统为研究对象进行了仿真研究,针对该系统的预紧-临界-松动3种状态,采用简化的方法建立了具有松动的螺纹连接结构的简化动力学模型,然后通过数值方法得到了系统在振动环境中的响应.在研究了该系统在不同激励情况... 以螺纹连接构成的机械系统为研究对象进行了仿真研究,针对该系统的预紧-临界-松动3种状态,采用简化的方法建立了具有松动的螺纹连接结构的简化动力学模型,然后通过数值方法得到了系统在振动环境中的响应.在研究了该系统在不同激励情况下的响应后,发现可以用小波包能量法和计算无量纲峭度指标的方法来区分系统的不同状态.研究结果可应用于机械装备连接松动故障的监测与诊断. 展开更多

关键词 连接松动 松动特征 小波包能量 峭度指标

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