期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于EMD与多重分形去趋势法的轴承智能诊断方法
被引量：
9
1
作者
贾峰
武兵
+1 位作者
熊晓燕
熊诗波
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第2期491-497,共7页
引入经验模态分解(EMD)方法去除故障信号的趋势项,提出EMD-MFDFA(multifractal detrended fluctuation analysis)的多重分形分析方法,并通过仿真分析EMD方法去趋势效果的有效性。然后将采用EMD-MFDFA方法提取的电机滚动轴承振动信号的...
引入经验模态分解(EMD)方法去除故障信号的趋势项,提出EMD-MFDFA(multifractal detrended fluctuation analysis)的多重分形分析方法,并通过仿真分析EMD方法去趋势效果的有效性。然后将采用EMD-MFDFA方法提取的电机滚动轴承振动信号的多重分形特征向量作为训练集,利用混合遗传算法搜索全局最优的能力优化支持向量机(SVM)模型参数,建立电机滚动轴承的智能诊断模型。最后,通过对电机滚动轴承不同状态的振动信号进行分析。研究结果表明:EMD-MFDFA方法能很好地揭示滚动轴承的振动信号多重分形特性,对滚动轴承正常状态、单一故障与多故障耦合等状态具有很强的辨识能力;所建立的智能诊断模型可以有效地诊断滚动轴承不同的故障状态,能够作为滚动轴承故障在线监测的有效工具。
展开更多
关键词
多重分形
去趋势波分析
经验模态分解
遗传算法
支持向量机
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于EMD与多重分形去趋势法的轴承智能诊断方法
被引量：
9
1
作者
贾峰
武兵
熊晓燕
熊诗波
机构
太原理工大学机械电子工程研究所
太原理工大学新型传感器与智能控制教育部重点实验室
出处
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第2期491-497,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51035007)
山西省自然科学基金资助项目(2012011046-10)~~
文摘
引入经验模态分解(EMD)方法去除故障信号的趋势项,提出EMD-MFDFA(multifractal detrended fluctuation analysis)的多重分形分析方法,并通过仿真分析EMD方法去趋势效果的有效性。然后将采用EMD-MFDFA方法提取的电机滚动轴承振动信号的多重分形特征向量作为训练集,利用混合遗传算法搜索全局最优的能力优化支持向量机(SVM)模型参数,建立电机滚动轴承的智能诊断模型。最后,通过对电机滚动轴承不同状态的振动信号进行分析。研究结果表明:EMD-MFDFA方法能很好地揭示滚动轴承的振动信号多重分形特性,对滚动轴承正常状态、单一故障与多故障耦合等状态具有很强的辨识能力;所建立的智能诊断模型可以有效地诊断滚动轴承不同的故障状态,能够作为滚动轴承故障在线监测的有效工具。
关键词
多重分形
去趋势波分析
经验模态分解
遗传算法
支持向量机
Keywords
multifractal
detrended fluctuation analysis
empirical mode decomposition
genetic algorithm
supportvector maehine
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TH17 [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EMD与多重分形去趋势法的轴承智能诊断方法
贾峰
武兵
熊晓燕
熊诗波
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
