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基于谱相干滤波冲击增强的轴承故障诊断被引量：2: 1; 作者代绍铖郭瑜 +1 位作者陈鑫林云《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第5期55-61,共7页; 针对优化特征改进包络谱(IESFO)存在早期故障弱特征提取能力较弱和对频率分辨率要求较高的不足,提出了基于谱相干滤波冲击增强的轴承故障特征提取方法。首先使用IESFO算法选取优化解调频带并进行带通滤波;然后对滤波后信号使用多点优化... 展开更多; 关键词快速谱相干优化特征改进包络谱冲击增强多点优化最小熵反褶积滚动轴承; 在线阅读下载PDF 职称材料

故障冲击增强与双通道融合的自适应轴承故障诊断: 2; 作者刘斌曹丽君 +3 位作者武欣雅段云凤杨栋辉谢秀梅《振动与冲击》 2025年第17期313-324,342,共13页; 针对传统轴承故障诊断方法中存在的依赖专家经验、特征提取困难、准确率不高等问题,提出一种结合故障冲击增强与双通道融合的自适应神经网络诊断方法。首先,将振动信号通过最大相关峭度解卷积转换为故障冲击增强的信号。其次,将网格搜... 展开更多; 关键词多工况故障诊断故障冲击增强自适应特征提取网格搜索算法最大相关峭度解卷积; 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: 3; 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

Er:YAG激光荡洗的研究与进展: 4; 作者潘悦萍李婷婷《上海交通大学学报（医学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第12期1780-1784,共5页; 在治疗牙髓病、根尖周病时,根管冲洗对于消毒主根管、根管峡部及侧支根管都是至关重要的。传统的注射器冲洗使用最广泛。由于根管系统错综复杂的三维结构,液体无法渗透到所有区域,所以该方法无法很好地冲走组织残留物、牙本质碎屑及玷... 展开更多; 关键词根管冲洗铒:钇铝石榴石激光光子诱导光声流冲击波增强发射光声波流; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于谱相干滤波冲击增强的轴承故障诊断被引量：2: 1; 作者代绍铖郭瑜陈鑫林云; 机构昆明理工大学机电工程学院; 出处《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第5期55-61,共7页; 基金国家自然科学基金(51675251) 云南省重点领域科技计划(202002AC080001)项目资助。; 文摘针对优化特征改进包络谱(IESFO)存在早期故障弱特征提取能力较弱和对频率分辨率要求较高的不足,提出了基于谱相干滤波冲击增强的轴承故障特征提取方法。首先使用IESFO算法选取优化解调频带并进行带通滤波;然后对滤波后信号使用多点优化最小熵反褶积(MOMEDA)算法增强信号中轴承故障产生的冲击;最后进行包络分析。基于实测信号的研究结果表明,和现有方法相比,本方法在轴承性能退化过程中可以提前提取到轴承早期故障信息,且可用于提取滚动轴承复合故障信息。; 关键词快速谱相干优化特征改进包络谱冲击增强多点优化最小熵反褶积滚动轴承; Keywords fast spectral correlation IESFO impact enhancement MOMEDA rolling element bearing; 分类号 TH132.425 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名故障冲击增强与双通道融合的自适应轴承故障诊断: 2; 作者刘斌曹丽君武欣雅段云凤杨栋辉谢秀梅; 机构太原科技大学应用科学学院; 出处《振动与冲击》 2025年第17期313-324,342,共13页; 基金国家自然科学基金(52175149,6262441313,72071183) 山西省基础研究计划(202103021224274,202303021221144,202203021211204) +1 种基金山西省回国留学人员科研项目(2022-163)。; 文摘针对传统轴承故障诊断方法中存在的依赖专家经验、特征提取困难、准确率不高等问题,提出一种结合故障冲击增强与双通道融合的自适应神经网络诊断方法。首先,将振动信号通过最大相关峭度解卷积转换为故障冲击增强的信号。其次,将网格搜索算法引入卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)-Transformer-双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory network,BiLSTM)中,双通道CNN-Transformer用来提取信号的局部和全局特征信息,BiLSTM则用来提取双通道特征融合的时序信息,从而自适应识别轴承的故障状态。最后,通过全连接层输出故障分类诊断结果。试验表明,本方法自适应识别多工况轴承故障,展现了较强的鲁棒性与泛化能力。; 关键词多工况故障诊断故障冲击增强自适应特征提取网格搜索算法最大相关峭度解卷积; Keywords multi-operating condition fault diagnosis fault impact enhancement adaptive feature extraction grid search algorithm maximum correlation kurtosis deconvolution; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术]; 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: 3; 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Er:YAG激光荡洗的研究与进展: 4; 作者潘悦萍李婷婷; 机构上海交通大学医学院附属第九人民医院牙体牙髓科; 出处《上海交通大学学报（医学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第12期1780-1784,共5页; 基金上海交通大学医学院附属第九人民医院,上海交通大学口腔医学院研究型学科基金(KQYJXK2020)。; 文摘在治疗牙髓病、根尖周病时,根管冲洗对于消毒主根管、根管峡部及侧支根管都是至关重要的。传统的注射器冲洗使用最广泛。由于根管系统错综复杂的三维结构,液体无法渗透到所有区域,所以该方法无法很好地冲走组织残留物、牙本质碎屑及玷污层。这会妨碍根管消毒,并影响根管填充材料的密封性能。激光激活冲洗已经成为一种有效的根管冲洗技术,铒:钇铝石榴石(Er:YAG)激光荡洗大大提高了清除根管内碎屑和消毒药物的效率。该文总结了Er:YAG激光荡洗技术在根管冲洗方面的效果和优势,并综述了Er:YAG激光荡洗技术在根管治疗中的应用现状。; 关键词根管冲洗铒:钇铝石榴石激光光子诱导光声流冲击波增强发射光声波流; Keywords root canal irrigation Er:YAG laser photon-induced photoacoustic streaming shock wave enhanced emission photoacoustic streaming; 分类号 R781.33 [医药卫生—口腔医学]; 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	基于谱相干滤波冲击增强的轴承故障诊断	代绍铖郭瑜陈鑫林云	《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心	2021	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	故障冲击增强与双通道融合的自适应轴承故障诊断	刘斌曹丽君武欣雅段云凤杨栋辉谢秀梅	《振动与冲击》	2025		在线阅读下载PDF 职称材料
3	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
4	Er:YAG激光荡洗的研究与进展	潘悦萍李婷婷	《上海交通大学学报（医学版）》 CAS CSCD 北大核心	2022	0	在线阅读下载PDF 职称材料