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基于VMD和卷积神经网络的变工况轴承故障诊断方法被引量：12: 1; 作者陈剑黄凯旋 +4 位作者吕伍佯刘圆圆杨斌刘幸福蔡坤奇《计量学报》 CSCD 北大核心 2021年第7期892-897,共6页; 针对变工况条件下轴承故障数据无法大量获取以及诊断困难的问题,提出了基于变分模态分解和卷积神经网络的轴承故障诊断方法,使用稳态工况获取的数据训练,能对变工况下的数据实现有效诊断。首先对轴承振动信号进行变分模态分解,以获得有... 展开更多; 关键词计量学滚动轴承复合型故障诊断变工况卷积神经网络状态识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于周期势函数的自适应二阶欠阻尼随机共振信号增强方法被引量：13: 2; 作者陈剑陶善勇 +1 位作者王维吕伍佯《计量学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期681-685,共5页; 针对滚动轴承微弱故障振动信号在噪声环境下故障特征难以提取的问题,提出一种基于周期势函数的自适应二阶欠阻尼随机共振信号增强方法。采用粒子群算法对系统参数和阻尼系数的自适应匹配,实现对多个拟增强频段的随机共振,更加适用于工... 展开更多; 关键词计量学故障诊断滚动轴承周期势函数欠阻尼信噪比; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于IVMD和马田系统的滚动轴承故障检测方法被引量：13: 3; 作者陈剑庄学凯 +2 位作者吕伍佯陶善勇王维《计量学报》 CSCD 北大核心 2019年第6期1083-1087,共5页; 针对滚动轴承运转信号单一特征参数对早期故障的敏感性、可靠性问题,提出一种基于IVMD和马田系统的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先根据谱相关系数确定VMD分解层数;其次,通过VMD方法对机械振动信号进行处理得到一系列有限带宽固有模... 展开更多; 关键词计量学 IVMD 滚动轴承马田系统故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于广义回归神经网络-柔性最大值分类模型的轴承故障诊断方法被引量：9: 4; 作者陈剑吕伍佯 +1 位作者庄学凯陶善勇《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第21期1-8,16,共9页; 针对复杂工况下的滚动轴承振动信号,提出一种基于广义回归神经网络-柔性最大值分类模型的故障诊断分类方法,实现故障模式的识别。对滚动轴承振动信号进行变分模态分解,特征提取等预处理得到特征数据集,并将其划分为训练集,验证集和测试... 展开更多; 关键词故障诊断滚动轴承广义回归神经网络(GRNN) 柔性最大值归一化灰狼优化(GWO); 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于VMD和卷积神经网络的变工况轴承故障诊断方法被引量：12: 1; 作者陈剑黄凯旋吕伍佯刘圆圆杨斌刘幸福蔡坤奇; 机构合肥工业大学噪声振动研究所安徽省汽车NVH技术研究中心; 出处《计量学报》 CSCD 北大核心 2021年第7期892-897,共6页; 基金国家自然科学基金青年基金(11604070) 安徽省重大科技项目(17030901049)。; 文摘针对变工况条件下轴承故障数据无法大量获取以及诊断困难的问题,提出了基于变分模态分解和卷积神经网络的轴承故障诊断方法,使用稳态工况获取的数据训练,能对变工况下的数据实现有效诊断。首先对轴承振动信号进行变分模态分解,以获得有限带宽的固有模态函数;然后构建卷积神经网络模型,采用优化技术提高模型适应性,实现对固有模态函数的自适应特征提取和分类;最后使用台架试验获得的滚动轴承故障数据进行验证,并与深度残差网络和支持向量机进行对比。结果表明,该模型对变工况数据的诊断/识别率达到100%/98.86%,高于对比模型的测试结果,有效实现了变工况轴承故障诊断。; 关键词计量学滚动轴承复合型故障诊断变工况卷积神经网络状态识别; Keywords metrology rolling bearing composite fault diagnosis varying operation conditions convolutional neural network state recognition; 分类号 TB936 [机械工程—测试计量技术及仪器]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于周期势函数的自适应二阶欠阻尼随机共振信号增强方法被引量：13: 2; 作者陈剑陶善勇王维吕伍佯; 机构合肥工业大学噪声振动工程研究所安徽省汽车NVH工程技术研究中心; 出处《计量学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期681-685,共5页; 基金安徽省科技重大专项(17030901049); 文摘针对滚动轴承微弱故障振动信号在噪声环境下故障特征难以提取的问题,提出一种基于周期势函数的自适应二阶欠阻尼随机共振信号增强方法。采用粒子群算法对系统参数和阻尼系数的自适应匹配,实现对多个拟增强频段的随机共振,更加适用于工程实际中多故障信号提取。数据库考题检验和工程实验验证表明:1)该方法明显提高了输出信噪比,故障特征频率处主峰突出,边带干扰少,方便故障的机器判读,误判率低;2)随着噪声强度的增加,虽然输出信噪比有所降低,但该方法的检测效果仍优于基于周期势函数的自适应一阶随机共振方法的检测效果;3)该方法对噪声的适应性更强,在噪声环境下对于微弱故障信号的提取有着明显优势。; 关键词计量学故障诊断滚动轴承周期势函数欠阻尼信噪比; Keywords metrology fault diagnosis rolling bearing periodic potential function underdamping SNR; 分类号 TB936 [机械工程—测试计量技术及仪器] TB973 [机械工程—测试计量技术及仪器]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于IVMD和马田系统的滚动轴承故障检测方法被引量：13: 3; 作者陈剑庄学凯吕伍佯陶善勇王维; 机构合肥工业大学噪声振动研究所安徽省汽车NVH技术研究中心; 出处《计量学报》 CSCD 北大核心 2019年第6期1083-1087,共5页; 基金 2017年安徽省科技重大专项(17030901049); 文摘针对滚动轴承运转信号单一特征参数对早期故障的敏感性、可靠性问题,提出一种基于IVMD和马田系统的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先根据谱相关系数确定VMD分解层数;其次,通过VMD方法对机械振动信号进行处理得到一系列有限带宽固有模态函数,并计算各模态函数的特征参数,在此基础上构建MTS系统的基准空间。引用信噪比的方法筛选有效特征变量,并重新构建MTS的基准空间。最后,计算待诊断信号到基准空间的马氏距离来检测轴承故障,建立滚动轴承早期故障的诊断控制指标。; 关键词计量学 IVMD 滚动轴承马田系统故障诊断; Keywords metrology IVMD rolling bearings mahalanobis-taguchi system fault diagnosis; 分类号 TB936 [机械工程—测试计量技术及仪器]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于广义回归神经网络-柔性最大值分类模型的轴承故障诊断方法被引量：9: 4; 作者陈剑吕伍佯庄学凯陶善勇; 机构合肥工业大学噪声振动研究所安徽省汽车NVH技术研究中心; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第21期1-8,16,共9页; 基金安徽省科技重大专项(17030901049)。; 文摘针对复杂工况下的滚动轴承振动信号,提出一种基于广义回归神经网络-柔性最大值分类模型的故障诊断分类方法,实现故障模式的识别。对滚动轴承振动信号进行变分模态分解,特征提取等预处理得到特征数据集,并将其划分为训练集,验证集和测试集;使用训练集和验证集训练广义回归神经网络-柔性最大值分类模型,同时引入灰狼优化算法优选该模型的关键参数平滑因子得到理想的分类模型;将训练好的模型应用测试集,输出故障识别结果;通过模拟试验采集不同工况下的轴承故障数据,进行方法有效性验证。结果表明该方法能在小样本训练集下实现对不同工况下的轴承故障的有效诊断,是一种适用于实际工况的故障诊断方法。; 关键词故障诊断滚动轴承广义回归神经网络(GRNN) 柔性最大值归一化灰狼优化(GWO); Keywords fault diagnosis rolling bearing general regression neural network(GRNN) SOFTMAX normalization grey wolf optimizer(GWO); 分类号 TP206 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于VMD和卷积神经网络的变工况轴承故障诊断方法	陈剑黄凯旋吕伍佯刘圆圆杨斌刘幸福蔡坤奇	《计量学报》 CSCD 北大核心	2021	12	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于周期势函数的自适应二阶欠阻尼随机共振信号增强方法	陈剑陶善勇王维吕伍佯	《计量学报》 CSCD 北大核心	2019	13	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于IVMD和马田系统的滚动轴承故障检测方法	陈剑庄学凯吕伍佯陶善勇王维	《计量学报》 CSCD 北大核心	2019	13	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于广义回归神经网络-柔性最大值分类模型的轴承故障诊断方法	陈剑吕伍佯庄学凯陶善勇	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2020	9	在线阅读下载PDF 职称材料