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基于改进共振稀疏分解的滚动轴承早期故障特征提取方法: 1; 作者孙梦高丙朋程静《机械强度》北大核心 2025年第6期17-26,共10页; 针对滚动轴承发生早期故障时其故障特征微弱,复杂运行环境下的故障特征容易被噪声淹没的问题,提出了基于改进的人工大猩猩部队(Improved Artificial Gorilla Troops Optimizer,IGTO)算法、优化共振稀疏分解(Resonancebased Sparse Signa... 展开更多; 关键词改进的人工大猩猩部队算法共振稀疏分解平方包络谱相关峭度稀疏最大谐波噪声比解卷积早期故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于SCSSA-VMD-MCKD的轴承早期微弱故障异常检测方法被引量：3: 2; 作者陈立海谭奥 +2 位作者贺永辉张笑琼白晓龙《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第12期2129-2141,共13页; 针对滚动轴承在强噪声干扰下早期微弱故障不易被检测的问题,提出了一种基于结合正余弦和柯西变异的麻雀智能搜索算法优化变分模态分解与最大相关峭度解卷积(SCSSA-VMD-MCKD)的轴承早期微弱故障异常检测方法。首先,采用结合正余弦和柯西... 展开更多; 关键词滚动轴承故障诊断故障冲击成分增强结合正余弦和柯西变异的麻雀智能搜索算法变分模态分解最大相关峭度解卷积; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于MODWPT平方包络峭度谱的轴承声信号故障诊断方法被引量：1: 3; 作者李方烜《铁道机车车辆》北大核心 2024年第1期16-23,共8页; 针对噪声干扰条件下的轴承声信号故障诊断问题,可以通过基于最大重叠离散小波包变换(MODWPT)的平方包络峭度谱法对轴承进行故障诊断。该方法首先对原始非平稳信号用MODWPT分解为若干个子频带分量之和,再对各子频带分量做平方包络峭度谱... 展开更多; 关键词轴承非平稳信号最大重叠离散小波包变换平方包络峭度谱故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于能量聚集度经验小波变换的齿轮箱早期微弱故障诊断被引量：11: 4; 作者王友仁陈伟 +2 位作者孙灿飞孙权黄海安《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期1484-1490,共7页; 齿轮箱早期故障的故障特征不明显,振动信号呈现出强烈的非线性、非平稳现象,为此,提出了一种基于能量聚集度经验小波变换(EA-EWT)的齿轮箱故障诊断方法。首先对采集的振动信号进行EA-EWT分解,对分解后的各层信号采用最大峭度-包络谱熵... 展开更多; 关键词经验小波变换最大峭度-包络谱熵齿轮箱故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

ELMD和MCKD在滚动轴承早期故障诊断中的应用被引量：7: 5; 作者王朝阁庞震 +2 位作者任学平孙百祎王建国《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2017年第11期1764-1770,共7页; 针对滚动轴承早期故障特征信号微弱且受环境噪声影响严重,故障特征信息难以识别的问题,提出了基于总体局部均值分解(Ensemble local mean decomposition,ELMD)和最大相关峭度反褶积(Maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)的... 展开更多; 关键词滚动轴承总体局部均值分解最大相关峭度反褶积 Hilbert包络谱早期故障; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进共振稀疏分解的滚动轴承早期故障特征提取方法: 1; 作者孙梦高丙朋程静; 机构新疆大学电气工程学院; 出处《机械强度》北大核心 2025年第6期17-26,共10页; 基金国家重点研发计划项目(2021YFB1506902) 新疆维吾尔自治区高校基本科研业务费科研项目(XJEDU2023P025)。; 文摘针对滚动轴承发生早期故障时其故障特征微弱,复杂运行环境下的故障特征容易被噪声淹没的问题,提出了基于改进的人工大猩猩部队(Improved Artificial Gorilla Troops Optimizer,IGTO)算法、优化共振稀疏分解(Resonancebased Sparse Signal Decomposition,RSSD)、多参数与稀疏最大谐波噪声比解卷积(Sparse Maximum Harmonics-to-noise-ratio Deconvolution,SMHD)方法相结合的早期故障诊断方法。首先,以低共振分量的平方包络谱相关峭度(Squared Envelope Spectral Correlated Kurtosis,SE-SCK)负值为目标函数,利用IGTO同时优化RSSD的品质因子Q、权重系数λ和拉格朗日乘子μ,实现小波基函数和耗散函数的最优匹配,以获得富含故障信息的最优低共振分量;其次,将其输入SMHD进行滤波处理;最后,进行包络谱分析提取故障特征。算法对比试验表明,IGTO算法寻优性能显著提高;仿真和XJTU-SY轴承全寿命周期故障信号试验结果表明,所提方法更能有效地提取滚动轴承早期微弱故障特征。; 关键词改进的人工大猩猩部队算法共振稀疏分解平方包络谱相关峭度稀疏最大谐波噪声比解卷积早期故障诊断; Keywords Improved artificial gorilla troops algorithm Resonance sparse decomposition Square envelope spectrum correlation kurtosis Sparse maximum harmonics-to-noise-ratio deconvolution Early fault diagnosis; 分类号 TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SCSSA-VMD-MCKD的轴承早期微弱故障异常检测方法被引量：3: 2; 作者陈立海谭奥贺永辉张笑琼白晓龙; 机构河南科技大学机电工程学院高端轴承河南省协同创新中心中国航发哈尔滨轴承有限公司博士后科研工作站; 出处《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第12期2129-2141,共13页; 基金国家自然科学基金资助项目(51805151) 河南省博士后科研项目(202002065)。; 文摘针对滚动轴承在强噪声干扰下早期微弱故障不易被检测的问题,提出了一种基于结合正余弦和柯西变异的麻雀智能搜索算法优化变分模态分解与最大相关峭度解卷积(SCSSA-VMD-MCKD)的轴承早期微弱故障异常检测方法。首先,采用结合正余弦和柯西变异的麻雀智能搜索算法(SCSSA)优化了VMD参数α和K,进而对轴承故障信号进行了自适应分解,根据加权包络谱峰值因子指标(WEPF)筛选有效模态分量,并重构得到了重构信号;然后,采用SCSSA优化了MCKD参数T、L和M,并用优化后的MCKD方法增强了重构信号故障冲击成分;最后,对经MCKD增强后的重构信号进行了包络谱分析,提取到了轴承故障特征频率及倍频;利用轴承故障仿真信号和试验信号对该故障异常检测方法进行了验证分析。研究结果表明:该检测方法能够有效降噪并自适应增强故障冲击成分,相较于经SCSSA-VMD分解并重构的信号,故障仿真信号和实测试验信号信噪比分别提升了102.6%和81.3%,均方根误差分别降低了26.7%和33.3%;轴承内外圈故障特征频率及倍频幅值更为突出,能够实现强噪声背景下滚动轴承早期微弱故障异常检测目的,与SSA-VMD-MCKD方法相比,更能突显该方法的优越性。; 关键词滚动轴承故障诊断故障冲击成分增强结合正余弦和柯西变异的麻雀智能搜索算法变分模态分解最大相关峭度解卷积; Keywords rolling bearing fault diagnosis fault impact component enhancement sparrow search algorithm integrating sine-cosine and Cauchy mutation(SCSSA) variational mode decomposition(VMD) maximum correlated kurtosis deconvolution(MCKD) weighted envelope spectrum peak factor(WEPF); 分类号 TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于MODWPT平方包络峭度谱的轴承声信号故障诊断方法被引量：1: 3; 作者李方烜; 机构中国铁道科学研究院集团有限公司机车车辆研究所; 出处《铁道机车车辆》北大核心 2024年第1期16-23,共8页; 基金中国国家铁路集团有限公司科研计划(J2020J006) 中国铁道科学研究院集团有限公司科研计划(2020YJ114)。; 文摘针对噪声干扰条件下的轴承声信号故障诊断问题,可以通过基于最大重叠离散小波包变换(MODWPT)的平方包络峭度谱法对轴承进行故障诊断。该方法首先对原始非平稳信号用MODWPT分解为若干个子频带分量之和,再对各子频带分量做平方包络峭度谱,快速定位原始非平稳信号当中冲击成分显著的频带范围,最后对目标频带做带通滤波并进行包络解调可得到故障诊断结果。通过实测轴承声信号数据验证,该方法可以有效地对轴承进行故障诊断。; 关键词轴承非平稳信号最大重叠离散小波包变换平方包络峭度谱故障诊断; Keywords rolling bearing non-stationary signal maximum overlap discrete wavelet packet transform(MODWPT) square envelope kurtosis spectrum fault diagnosis; 分类号 U279 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于能量聚集度经验小波变换的齿轮箱早期微弱故障诊断被引量：11: 4; 作者王友仁陈伟孙灿飞孙权黄海安; 机构南京航空航天大学自动化学院; 出处《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期1484-1490,共7页; 基金国家商用飞机制造工程技术研究中心创新基金资助项目(SAMC14-JS-15-01) 航空科学基金资助项目(2013ZD52055); 文摘齿轮箱早期故障的故障特征不明显,振动信号呈现出强烈的非线性、非平稳现象,为此,提出了一种基于能量聚集度经验小波变换(EA-EWT)的齿轮箱故障诊断方法。首先对采集的振动信号进行EA-EWT分解,对分解后的各层信号采用最大峭度-包络谱熵准则进行敏感分量筛选,再利用最小熵解卷积对筛选出的分量信号进行降噪处理,对降噪后信号进行Hilbert包络谱分析,通过包络谱中的频率成分识别出故障类型,实现早期故障诊断。试验结果表明,该方法能够明显增强早期微弱故障特征,提高齿轮箱早期故障诊断性能。; 关键词经验小波变换最大峭度-包络谱熵齿轮箱故障诊断; Keywords empirical wavelet transform（EWT） maximum kurtosis and envelope spectrum entro- py gearbox fault diagnosis; 分类号 TH113 [机械工程—机械设计及理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名ELMD和MCKD在滚动轴承早期故障诊断中的应用被引量：7: 5; 作者王朝阁庞震任学平孙百祎王建国; 机构内蒙古科技大学机械工程学院山东交通职业学院泰山校区机电系; 出处《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2017年第11期1764-1770,共7页; 基金国家自然科学基金项目(21366017) 内蒙古高等学校科学研究项目(NYZY16154) 内蒙古科技大学创新基金项目(2015QDL11)资助; 文摘针对滚动轴承早期故障特征信号微弱且受环境噪声影响严重,故障特征信息难以识别的问题,提出了基于总体局部均值分解(Ensemble local mean decomposition,ELMD)和最大相关峭度反褶积(Maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)的早期故障诊断方法。该方法首先运用ELMD对采集到的振动信号进行分解,得到有限个乘积函数(Product function,PF),由于噪声的干扰,从PF分量的频谱中很难对故障做出正确的判断。然后对包含故障特征的PF分量进行最大相关峭度反褶积处理以消除噪声影响,凸现故障特征信息。最后对降噪信号进行Hilbert包络谱分析,即可从中准确地识别出轴承的故障特征频率。通过轴承故障模拟实验和工程应用实例验证了该方法的有效性与优越性。; 关键词滚动轴承总体局部均值分解最大相关峭度反褶积 Hilbert包络谱早期故障; Keywords rolling bearing ensemble local mean decomposition maximum correlated kurtosis deconvolution Hilbert envelope spectrum early fault; 分类号 TH165 [机械工程—机械制造及自动化] TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]; 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	基于改进共振稀疏分解的滚动轴承早期故障特征提取方法	孙梦高丙朋程静	《机械强度》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于SCSSA-VMD-MCKD的轴承早期微弱故障异常检测方法	陈立海谭奥贺永辉张笑琼白晓龙	《机电工程》 CAS 北大核心	2024	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于MODWPT平方包络峭度谱的轴承声信号故障诊断方法	李方烜	《铁道机车车辆》北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于能量聚集度经验小波变换的齿轮箱早期微弱故障诊断	王友仁陈伟孙灿飞孙权黄海安	《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心	2017	11	在线阅读下载PDF 职称材料
5	ELMD和MCKD在滚动轴承早期故障诊断中的应用	王朝阁庞震任学平孙百祎王建国	《机械科学与技术》 CSCD 北大核心	2017	7	在线阅读下载PDF 职称材料