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CEEMD与广义形态差值滤波结合的故障诊断方法研究
被引量：
6
1
作者
黄刚劲
范玉刚
黄国勇
《华中师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2017年第3期304-308,316,共6页
为了提取滚动轴承早期微弱故障特征信息,提出一种互补总体平均经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)与广义形态差值滤波结合的故障诊断方法.该方法首先对振动信号进行CEEMD分解成若干不同尺度的本...
为了提取滚动轴承早期微弱故障特征信息,提出一种互补总体平均经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)与广义形态差值滤波结合的故障诊断方法.该方法首先对振动信号进行CEEMD分解成若干不同尺度的本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,利用相关系数-峭度准则来选取故障信息丰富的IMF分量信号,并对其进行重构;然后采用广义形态差值滤波器对重构后的信号进行滤波,以滤除噪声干扰;最后利用Teager能量算子(Teager-Kaiser Energy Operator,TKEO)对去噪后的振动信号进行分析,提取振动信号的故障特征.滚动轴承振动信号分析试验结果证明了本文方法的有效性.
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关键词
CEEMD
广义形态差值滤波
器
TKEO
滚动轴承
故障诊断
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职称材料
广义形态差值滤波与AN降维在故障诊断中的应用
被引量：
5
2
作者
肖洁
黎敬涛
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2020年第3期74-80,共7页
由于轴承与设备其他内部构件之间存在强关联耦合关系,导致其振动信号与设备状态存在非线性关系;且信号单一特征难以全面描述设备状态,而多特征虽然包含较多状态信息,但高维特征所产生的信号冗余问题,易导致模型分类精度的下降.因此,提...
由于轴承与设备其他内部构件之间存在强关联耦合关系,导致其振动信号与设备状态存在非线性关系;且信号单一特征难以全面描述设备状态,而多特征虽然包含较多状态信息,但高维特征所产生的信号冗余问题,易导致模型分类精度的下降.因此,提出一种基于广义形态差值滤波(GDIF)与自编码网络(AN)的滚动轴承故障诊断方法.该方法利用广义形态差值滤波对振动信号进行降噪处理,并通过极大似然估计(MLE)与AN从信号的高维特征中获取低维本质流形,缓解高维特征存在的维数灾难问题;最后,建立极限学习机(ELM)故障诊断模型,对轴承故障类型进行识别。轴承试验结果表明,该方法能够有效对信号进行降噪;通过AN对特征进行维数约简,能够使ELM模型分类精度达到98.04%。
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关键词
广义形态差值滤波
AN
维数约简
极限学习机
故障诊断
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职称材料
题名
CEEMD与广义形态差值滤波结合的故障诊断方法研究
被引量：
6
1
作者
黄刚劲
范玉刚
黄国勇
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
云南省矿物管道输送工程技术研究中心
出处
《华中师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2017年第3期304-308,316,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61563024
51169007
+1 种基金
61663017)
云南省科技计划项目(2015ZC005)
文摘
为了提取滚动轴承早期微弱故障特征信息,提出一种互补总体平均经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)与广义形态差值滤波结合的故障诊断方法.该方法首先对振动信号进行CEEMD分解成若干不同尺度的本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,利用相关系数-峭度准则来选取故障信息丰富的IMF分量信号,并对其进行重构;然后采用广义形态差值滤波器对重构后的信号进行滤波,以滤除噪声干扰;最后利用Teager能量算子(Teager-Kaiser Energy Operator,TKEO)对去噪后的振动信号进行分析,提取振动信号的故障特征.滚动轴承振动信号分析试验结果证明了本文方法的有效性.
关键词
CEEMD
广义形态差值滤波
器
TKEO
滚动轴承
故障诊断
Keywords
CEEMD
generalized morphology difference filter
TKEO
rolling bearing
fault diagnosis
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
广义形态差值滤波与AN降维在故障诊断中的应用
被引量：
5
2
作者
肖洁
黎敬涛
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2020年第3期74-80,共7页
基金
国家自然科学基金(61663017)
云南省科技计划重点项目(2017FA027)资助。
文摘
由于轴承与设备其他内部构件之间存在强关联耦合关系,导致其振动信号与设备状态存在非线性关系;且信号单一特征难以全面描述设备状态,而多特征虽然包含较多状态信息,但高维特征所产生的信号冗余问题,易导致模型分类精度的下降.因此,提出一种基于广义形态差值滤波(GDIF)与自编码网络(AN)的滚动轴承故障诊断方法.该方法利用广义形态差值滤波对振动信号进行降噪处理,并通过极大似然估计(MLE)与AN从信号的高维特征中获取低维本质流形,缓解高维特征存在的维数灾难问题;最后,建立极限学习机(ELM)故障诊断模型,对轴承故障类型进行识别。轴承试验结果表明,该方法能够有效对信号进行降噪;通过AN对特征进行维数约简,能够使ELM模型分类精度达到98.04%。
关键词
广义形态差值滤波
AN
维数约简
极限学习机
故障诊断
Keywords
generalized morphological difference filter
AN
dimension reduction
ELM
fault diagnosis
分类号
TN0 [电子电信—物理电子学]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
CEEMD与广义形态差值滤波结合的故障诊断方法研究
黄刚劲
范玉刚
黄国勇
《华中师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2017
6
在线阅读
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职称材料
2
广义形态差值滤波与AN降维在故障诊断中的应用
肖洁
黎敬涛
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2020
5
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职称材料
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