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基于BM-MTF的船舶水泵轴承故障特征增强与诊断研究: 1; 作者廖志强黄振德 +2 位作者宋雪玮梁观龙贾宝柱《中国舰船研究》北大核心 2025年第2期56-67,共12页; [目的]针对船舶水泵轴承故障时的振动信号故障特征易被噪声淹没,导致诊断准确率较低的问题,提出一种基于巴特沃斯均值滤波器和马尔可夫转移场(BM-MTF)与ResNet-18网络相结合的轴承故障特征增强与诊断方法。[方法]首先,引入BM滤波器,以... 展开更多; 关键词船舶水泵轴承故障分析特征提取故障特征增强马尔可夫转移场 ResNet-18网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于优化小波包分解的航空发动机主轴承故障特征增强方法: 2; 作者张振鹏栾孝驰 +2 位作者沙云东杨杰赵奉同《装备环境工程》 CAS 2024年第9期42-49,共8页; 目的解决航空发动机主轴承微弱故障特征在高背景噪声环境和变转速工况下难识别的问题,提出基于优化小波包分解的航空发动机主轴承故障特征增强方法。方法首先通过计算阶次分析方法,将振动时域信号转化为振动角域信号;然后对振动角域... 展开更多; 关键词主轴承优化小波包分解最大相关峭度解卷积计算阶次分析故障特征增强故障分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于优化变分模态分解与计算阶次分析的主轴承故障特征增强方法被引量：1: 3; 作者栾孝驰张振鹏 +2 位作者沙云东高翔王李成《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期179-191,共13页; 针对航空发动机主轴承微弱故障特征在高背景噪声环境和变转速工况下难识别的问题,提出了基于优化变分模态分解与计算阶次分析的主轴承故障特征增强方法。该方法将转速信号进行积分得到角位移信号,通过等角位移重采样将非平稳的振动时域... 展开更多; 关键词主轴承优化变分模态分解计算阶次分析故障特征增强高背景噪声故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于LSTM神经网络和故障特征增强的行星齿轮箱故障诊断被引量：32: 4; 作者樊家伟郭瑜 +2 位作者伍星陈鑫林云《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第20期271-277,共7页; 针对支持向量机、深度学习等人工智能算法在齿轮箱故障诊断应用上的不足,提出一种基于长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络和故障特征增强的行星齿轮箱故障智能诊断方法。该方法对行星齿轮箱不同局部故障振动信号进行滑动... 展开更多; 关键词行星齿轮箱故障特征增强 LSTM神经网络故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于接地故障特征增强识别的直流漏电流传感保护功能设计被引量：2: 5; 作者孔玉辉李良权 +2 位作者徐立军井琼琼雷炳银《电子设计工程》 2022年第13期54-58,共5页; 针对现有直流漏电流传感保护的故障识别率较低,供电可靠性较差的问题,设计一种基于接地故障特征增强识别的直流漏电流传感保护器。微控制芯片型号为ATAVR 12单片机,电源模块能够在直流20~150 V范围内稳定运行,振荡电路包括电压比较器、... 展开更多; 关键词接地故障特征增强识别直流漏电流传感保护互感器线圈复位电路; 在线阅读下载PDF 职称材料

某型发动机滚动轴承故障特征增强方法: 6; 作者沈剑朱恋蝶 +1 位作者李娜谢志斌《质量与可靠性》 2023年第5期21-28,共8页; 针对小型发动机滚动轴承退化过程中早期故障特征微弱、容易被强背景噪声掩盖的问题。提出了基于鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)和最优最小熵解卷积(Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution Adjusted, MOME... 展开更多; 关键词故障特征增强滚动轴承 WOA MOMEDA 排列熵; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于增强自适应盲解卷积方法的齿轮故障诊断被引量：4: 7; 作者吴磊张新 +3 位作者王家序赵艺珂刘治汶王磊《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期123-132,共10页; 针对最小熵解卷积(minimum entropy deconvolution,MED)在故障诊断中倾向于恢复少量伪主导冲击以及依赖经验选取滤波器长度的问题,提出了一种增强自适应盲解卷积方法。该方法设计一种非线性变换以增强滤波信号中的故障冲击特征,并将其... 展开更多; 关键词齿轮故障诊断自适应盲解卷积非线性变换故障特征增强; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于OOMP与A-T谱的滚动轴承故障特征提取被引量：3: 8; 作者夏均忠郑建波 +2 位作者白云川吕麒鹏杨刚刚《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第21期86-90,96,共6页; 为解决变转速下正交匹配追踪(OMP)过度匹配和非正交投影的问题,提出优化正交匹配追踪(OOMP)。根据轴承故障振动信号的特性,构建组合时频原子字典与OMP匹配;将鲸鱼优化算法引入到OMP中选择与残差信号匹配的最优原子,实现信号重构和故障... 展开更多; 关键词滚动轴承故障特征增强特征提取优化正交匹配追踪角度-时间谱; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于BM-MTF的船舶水泵轴承故障特征增强与诊断研究: 1; 作者廖志强黄振德宋雪玮梁观龙贾宝柱; 机构广东海洋大学船舶与海运学院广东省船舶智能与安全工程技术研究中心省市共建南海海洋牧场智能装备广东省重点实验室; 出处《中国舰船研究》北大核心 2025年第2期56-67,共12页; 基金国家自然科学基金资助项目(52201355,52071090,52401418) 广东省教育厅重点领域资金项目(2020ZDZX3063) 广东海洋大学科研启动经费资助项目(060302132304,060302132101)。; 文摘 [目的]针对船舶水泵轴承故障时的振动信号故障特征易被噪声淹没,导致诊断准确率较低的问题,提出一种基于巴特沃斯均值滤波器和马尔可夫转移场(BM-MTF)与ResNet-18网络相结合的轴承故障特征增强与诊断方法。[方法]首先,引入BM滤波器,以强化信号的故障冲击波形,从而抑制噪声干扰、增强故障特征;然后,通过MTF绘制二维图像,以有效可视化并增强信号特征,再将经BM信号滤波后的MTF图像输入ResNet-18网络进行诊断识别;最后,采用西储大学轴承故障公开数据集、实验室轴承故障数据集和船舶水泵轴承故障数据集进行对比验证。[结果]实验对比结果表明,所提BM-MTF方法可以有效提取轴承故障特征,其对3种轴承故障数据集的诊断准确度均达到100%,显著提升了轴承故障准确度。[结论]研究成果可为船舶水泵轴承故障诊断提供参考。; 关键词船舶水泵轴承故障分析特征提取故障特征增强马尔可夫转移场 ResNet-18网络; Keywords marine water pump bearings failure analysis feature extraction fault feature enhancement Markov transition field ResNet-18 network; 分类号 U672.74 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于优化小波包分解的航空发动机主轴承故障特征增强方法: 2; 作者张振鹏栾孝驰沙云东杨杰赵奉同; 机构沈阳航空航天大学辽宁省航空推进系统先进测试技术重点实验室中国航发沈阳发动机研究所; 出处《装备环境工程》 CAS 2024年第9期42-49,共8页; 基金省教育厅项目-面上项目(JYTMS20230249) 辽宁省属本科高校基本科研业务费专项。; 文摘目的解决航空发动机主轴承微弱故障特征在高背景噪声环境和变转速工况下难识别的问题,提出基于优化小波包分解的航空发动机主轴承故障特征增强方法。方法首先通过计算阶次分析方法,将振动时域信号转化为振动角域信号;然后对振动角域信号进行小波包分解,并引入有效故障特征能量比和优化最大相关峭度解卷积方法对信号故障特征进行增强,通过循环迭代逐步提取故障特征;最后对信号进行包络分析,并与理论轴承故障阶次进行对比,实现轴承故障诊断。结果通过对整机试车条件下航空发动机主轴承外圈压坑故障实验数据进行分析,验证了该方法能够有效增强振动信号中的故障特征信息。结论与传统WPD方法相比,该方法可以有效增强主轴承故障特征阶次,实现高背景噪声环境和变转速工况下的故障诊断。; 关键词主轴承优化小波包分解最大相关峭度解卷积计算阶次分析故障特征增强故障分析; Keywords main bearing optimized wavelet packet decomposition maximum correlation kurtosis deconvolutio calcula-tion order analysis fault feature enhancement fault analysis; 分类号 V263.6 [航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于优化变分模态分解与计算阶次分析的主轴承故障特征增强方法被引量：1: 3; 作者栾孝驰张振鹏沙云东高翔王李成; 机构沈阳航空航天大学航空发动机学院; 出处《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期179-191,共13页; 基金辽宁省教育厅系列项目(JYT2020010) 中国航发产学研合作项目(HFZL2018CXY017)。; 文摘针对航空发动机主轴承微弱故障特征在高背景噪声环境和变转速工况下难识别的问题,提出了基于优化变分模态分解与计算阶次分析的主轴承故障特征增强方法。该方法将转速信号进行积分得到角位移信号,通过等角位移重采样将非平稳的振动时域信号转化为振动角域稳态信号。为了更好地分离信号中的高背景噪声,提取微弱故障信息,通过人工蜂鸟算法对变分模态分解(VMD)的惩罚因子和分解层数进行优化,使用优化后的VMD方法分解振动角域稳态信号;以故障特征能量比(FCER)作为指标对变分模态分解后的各信号分量进行评价,选择FCER大于所有分量均值的分量重构,实现振动角域信号降噪;对重构的振动角域信号进行包络谱分析,得到阶次谱并与理论故障特征阶次进行对比,实现故障诊断。通过仿真数据以及开展整机试车条件下获得的航空发动机主轴承外圈压坑故障实验数据对本文所提方法的有效性进行验证。结果表明:与局部均值分解-故障特征能量比(LMD-FCER)、小波包分解-峭度值指标-希尔伯特变换(WPD-KVI-Hilbert)分析方法相比,本文所提方法可以有效增强主轴承外圈故障特征阶次,实现了高转速、高背景噪声和变转速工况下航空发动机主轴承微弱故障的有效诊断。; 关键词主轴承优化变分模态分解计算阶次分析故障特征增强高背景噪声故障诊断; Keywords Main bearing Optimized variational mode decomposition Computational order analysis Fault feature enhancement High background noise Fault diagnosis; 分类号 V263.6 [航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于LSTM神经网络和故障特征增强的行星齿轮箱故障诊断被引量：32: 4; 作者樊家伟郭瑜伍星陈鑫林云; 机构昆明理工大学机电工程学院; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第20期271-277,共7页; 基金国家自然科学基金(51675251)。; 文摘针对支持向量机、深度学习等人工智能算法在齿轮箱故障诊断应用上的不足,提出一种基于长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络和故障特征增强的行星齿轮箱故障智能诊断方法。该方法对行星齿轮箱不同局部故障振动信号进行滑动加窗截取,对截取的每段信号分别做快速傅里叶变换并选取包含故障特征丰富的频段实现对故障特征的增强,并以该数据作为输入对LSTM神经网络进行训练,通过训练完成的LSTM神经网络模型智能提取所选频段内的故障特征并实现行星齿轮箱不同局部故障的识别诊断。试验结果表明该方法可以有效诊断行星齿轮箱不同局部故障,并能提高网络模型的故障识别率。; 关键词行星齿轮箱故障特征增强 LSTM神经网络故障诊断; Keywords planetary gearbox fault feature enhancement long Short term memory fault diagnosis; 分类号 TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化] TH33.33 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于接地故障特征增强识别的直流漏电流传感保护功能设计被引量：2: 5; 作者孔玉辉李良权徐立军井琼琼雷炳银; 机构平高集团有限公司; 出处《电子设计工程》 2022年第13期54-58,共5页; 文摘针对现有直流漏电流传感保护的故障识别率较低,供电可靠性较差的问题,设计一种基于接地故障特征增强识别的直流漏电流传感保护器。微控制芯片型号为ATAVR 12单片机,电源模块能够在直流20~150 V范围内稳定运行,振荡电路包括电压比较器、反馈形式等,中央处理器型号为STM23F704ZGT5,由电流传感器、电压传感器等构成传感器模块。通过卷积神经网络进行直流漏电流接地故障特征增强识别,结合漏电检测模块,应用中断服务程序实现外部触发中断。仿真测试结果表明,该功能的故障识别率与供电可靠性均较优。; 关键词接地故障特征增强识别直流漏电流传感保护互感器线圈复位电路; Keywords enhanced recognition of ground fault feature DC leakage current sensing protection transformer coil reset circuit; 分类号 TN913 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名某型发动机滚动轴承故障特征增强方法: 6; 作者沈剑朱恋蝶李娜谢志斌; 机构某装备项目管理中心北京机电工程研究所; 出处《质量与可靠性》 2023年第5期21-28,共8页; 文摘针对小型发动机滚动轴承退化过程中早期故障特征微弱、容易被强背景噪声掩盖的问题。提出了基于鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)和最优最小熵解卷积(Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution Adjusted, MOMEDA)相融合的故障特征增强算法,并引入了排列熵(Permutation Entropy, PE)作为WOA优化算法中的目标函数。首先,利用MOMEDA解耦采集信号,抑制信号全频带随机噪声和低频噪声,突出故障冲击周期。随后,利用WOA算法优化MOMEDA中的关键参数,引入PE作为评估指标寻找最优解,得到的最优解即为故障冲击特征增强的解耦信号,再通过频域分析提取故障特征频率。试验结果表明,该方法能够有效增强早期微弱故障特征,具有计算结果准确、计算速度快等优势。; 关键词故障特征增强滚动轴承 WOA MOMEDA 排列熵; Keywords fault feature enhancement rolling bearings WOA MOMEDA permutation entropy; 分类号 TK407 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于增强自适应盲解卷积方法的齿轮故障诊断被引量：4: 7; 作者吴磊张新王家序赵艺珂刘治汶王磊; 机构西南交通大学机械工程学院重庆大学机械传动国家重点实验室电子科技大学自动化工程学院西安交通大学机械工程学院; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期123-132,共10页; 基金国家自然科学基金(52175122,52075456) 机械传动国家重点实验室开放基金(SKLMT-MSKFKT-202108) 中央高校基本科研业务费(2682021CX021)。; 文摘针对最小熵解卷积(minimum entropy deconvolution,MED)在故障诊断中倾向于恢复少量伪主导冲击以及依赖经验选取滤波器长度的问题,提出了一种增强自适应盲解卷积方法。该方法设计一种非线性变换以增强滤波信号中的故障冲击特征,并将其融入滤波器系数的迭代求解中,从而解决MED因少量伪主导冲击造成峭度过大而无法有效恢复周期性故障冲击的问题。同时,所提方法提供一种可根据待分析信号自适应获得合适滤波参数的策略,进而克服传统依赖经验取值的不足。仿真信号与齿轮植入故障信号分析结果验证方法对于增强故障冲击及自适应选取滤波参数的有效性,实现周期性故障冲击的准确恢复。在列车齿轮故障诊断的工程实际案例中,所提方法准确诊断出齿轮传动系统中大齿轮的早期裂纹故障。与MED的对比研究,进一步表明所提方法在故障冲击增强与自适应恢复方面的优势。; 关键词齿轮故障诊断自适应盲解卷积非线性变换故障特征增强; Keywords gear fault diagnosis adaptive bind deconvolution nonlinear transformation fault feature enhancement; 分类号 U260 [机械工程—车辆工程] TH17 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于OOMP与A-T谱的滚动轴承故障特征提取被引量：3: 8; 作者夏均忠郑建波白云川吕麒鹏杨刚刚; 机构陆军军事交通学院军用车辆工程系; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第21期86-90,96,共6页; 文摘为解决变转速下正交匹配追踪(OMP)过度匹配和非正交投影的问题,提出优化正交匹配追踪(OOMP)。根据轴承故障振动信号的特性,构建组合时频原子字典与OMP匹配;将鲸鱼优化算法引入到OMP中选择与残差信号匹配的最优原子,实现信号重构和故障特征增强。为避免阶次追踪的缺陷,引入角度-时间(A-T)谱提取故障特征。试验验证,OOMP可有效增强轴承故障特征,A-T谱用于变转速下轴承故障特征提取效果良好。; 关键词滚动轴承故障特征增强特征提取优化正交匹配追踪角度-时间谱; Keywords rolling bearing fault feature enhancement feature extraction optimized orthogonal matching pursuit(OOMP) angle-time(A-T) spectrum; 分类号 TN911.23 [电子电信—通信与信息系统] TB53 [理学—声学]; 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BM-MTF的船舶水泵轴承故障特征增强与诊断研究	廖志强黄振德宋雪玮梁观龙贾宝柱	《中国舰船研究》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于优化小波包分解的航空发动机主轴承故障特征增强方法	张振鹏栾孝驰沙云东杨杰赵奉同	《装备环境工程》 CAS	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于优化变分模态分解与计算阶次分析的主轴承故障特征增强方法	栾孝驰张振鹏沙云东高翔王李成	《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于LSTM神经网络和故障特征增强的行星齿轮箱故障诊断	樊家伟郭瑜伍星陈鑫林云	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2021	32	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于接地故障特征增强识别的直流漏电流传感保护功能设计	孔玉辉李良权徐立军井琼琼雷炳银	《电子设计工程》	2022	2	在线阅读下载PDF 职称材料
6	某型发动机滚动轴承故障特征增强方法	沈剑朱恋蝶李娜谢志斌	《质量与可靠性》	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于增强自适应盲解卷积方法的齿轮故障诊断	吴磊张新王家序赵艺珂刘治汶王磊	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2023	4	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于OOMP与A-T谱的滚动轴承故障特征提取	夏均忠郑建波白云川吕麒鹏杨刚刚	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2019	3	在线阅读下载PDF 职称材料