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基于MP稀疏分解与空间点群的机械故障模式表征方法
被引量：
3
1
作者
程卫东
尹尧心
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期98-105,共8页
机械系统产生的振动信号是由多激励力源产生的振动响应的混合,为了实现某一机械故障源和其他振动源的分离,需要对机械故障模式特征进行表征.针对振动信号时域表征难以区分机械故障模式特征的问题,将空间点群引入到故障诊断领域,提出一...
机械系统产生的振动信号是由多激励力源产生的振动响应的混合,为了实现某一机械故障源和其他振动源的分离,需要对机械故障模式特征进行表征.针对振动信号时域表征难以区分机械故障模式特征的问题,将空间点群引入到故障诊断领域,提出一种具有明显物理特征的基于MP稀疏分解与空间点群的机械故障模式表征方法.以滚动轴承内、外圈故障实测振动信号为实验对象,首先对滚动轴承故障信号进行分段切片化处理.然后对每段切片信号进行MP稀疏分解,将之分解为少数五维原子的线性组合,通过残差信号能量确定分解原子个数.最后从定性和定量两方面对原子的两个维度进行选择,形成二维空间点群,对机械故障模式进行表征.通过与时域信号表征进行对比试验,结果表明该表征方法能够更准确地表征机械故障模式.
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关键词
故障
诊断
分源监测
机械
故障
模式
表征
稀疏分解
空间点群
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职称材料
基于VMD与MLP的电机轴承故障检测方法
被引量：
9
2
作者
黄晓诚
贺青川
陈文华
《机电工程》
CAS
北大核心
2022年第7期911-918,共8页
针对现有的永磁同步电机(PMSM)轴承故障检测方法准确度低的问题,对PMSM轴承故障表征方法和基于神经网络的检测方法进行了研究,提出了一种PMSM轴承故障归一化表征指标集合的构建方法,和一种基于VMD和MLP的PMSM轴承故障检测方法。首先,采...
针对现有的永磁同步电机(PMSM)轴承故障检测方法准确度低的问题,对PMSM轴承故障表征方法和基于神经网络的检测方法进行了研究,提出了一种PMSM轴承故障归一化表征指标集合的构建方法,和一种基于VMD和MLP的PMSM轴承故障检测方法。首先,采用融合PMSM轴承故障频域特征进行归一化处理的方法,构建了一个PMSM轴承故障表征指标集合;然后,利用优化后的变分模态分解(VMD)方法,对振动信号进行了降噪重构,提取了故障频域特征,并计算出了归一化指标集合;利用基于多层感知器(MLP)的神经网络模型对获取的归一化指标集合进行了训练,得到了一种高准确度PMSM轴承故障检测器;最后,采用了一套可以模拟数控机床进给传动系统的试验测试装置,对基于VMD和MLP的PMSM轴承故障检测方法的有效性和先进性进行了验证。研究结果表明:PMSM轴承故障表征指标集合比现有的指标具有更强的故障表征能力,基于VMD和MLP的PMSM检测方法的平均检测准确度高达95.4%;该结果验证了归一化PMSM轴承故障表征指标集合的先进性,以及基于VMD与MLP的PMSM轴承故障检测方法的有效性。
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关键词
轴承
故障
特征提取
永磁同步电机
故障表征
神经网络
变分模态分解
多层感知器
归一化处理
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职称材料
监控两阶段相关过程的触发CUSUM-CUSCORE控制图
被引量：
1
3
作者
仲建兰
乐上泓
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2017年第4期836-841,共6页
为解决过程自相关情况下两阶段过程发生趋势性漂移的监控问题,设计了触发CUSUM-CUSCORE控制图。充分利用故障表征中隐藏的动态信息,提出采用触发CUSUM-CUSCORE控制图对两阶段相关过程进行监控,以探测过程输出质量特性发生的趋势性漂移...
为解决过程自相关情况下两阶段过程发生趋势性漂移的监控问题,设计了触发CUSUM-CUSCORE控制图。充分利用故障表征中隐藏的动态信息,提出采用触发CUSUM-CUSCORE控制图对两阶段相关过程进行监控,以探测过程输出质量特性发生的趋势性漂移。通过仿真,以平均运行链长为准则,比较了几种控制图的监控效果。仿真结果表明,基于触发CUSUM-CUSCORE控制图对过程输出质量特性具有较好的监控性能。
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关键词
两阶段过程
故障表征
触发CUSUM
CUSCORE控制图
统计过程控制
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职称材料
题名
基于MP稀疏分解与空间点群的机械故障模式表征方法
被引量：
3
1
作者
程卫东
尹尧心
机构
北京交通大学机械电子与控制工程学院
出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期98-105,共8页
基金
国家自然科学基金(51275030)
国家重点研发计划(2016YFB1200601-B24)。
文摘
机械系统产生的振动信号是由多激励力源产生的振动响应的混合,为了实现某一机械故障源和其他振动源的分离,需要对机械故障模式特征进行表征.针对振动信号时域表征难以区分机械故障模式特征的问题,将空间点群引入到故障诊断领域,提出一种具有明显物理特征的基于MP稀疏分解与空间点群的机械故障模式表征方法.以滚动轴承内、外圈故障实测振动信号为实验对象,首先对滚动轴承故障信号进行分段切片化处理.然后对每段切片信号进行MP稀疏分解,将之分解为少数五维原子的线性组合,通过残差信号能量确定分解原子个数.最后从定性和定量两方面对原子的两个维度进行选择,形成二维空间点群,对机械故障模式进行表征.通过与时域信号表征进行对比试验,结果表明该表征方法能够更准确地表征机械故障模式.
关键词
故障
诊断
分源监测
机械
故障
模式
表征
稀疏分解
空间点群
Keywords
fault diagnosis
sub-source monitoring
mechanical fault pattern characterization
sparse decomposition
spatial point group
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
基于VMD与MLP的电机轴承故障检测方法
被引量：
9
2
作者
黄晓诚
贺青川
陈文华
机构
浙江理工大学机电产品可靠性分析与测试国家地方联合工程研究中心
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2022年第7期911-918,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51875529)
装备预先研究领域基金资助项目(80902010302)
+1 种基金
NSFC-浙江两化融合资助项目(U1709210)
浙江省万人计划杰出人才资助项目(2018R51008)。
文摘
针对现有的永磁同步电机(PMSM)轴承故障检测方法准确度低的问题,对PMSM轴承故障表征方法和基于神经网络的检测方法进行了研究,提出了一种PMSM轴承故障归一化表征指标集合的构建方法,和一种基于VMD和MLP的PMSM轴承故障检测方法。首先,采用融合PMSM轴承故障频域特征进行归一化处理的方法,构建了一个PMSM轴承故障表征指标集合;然后,利用优化后的变分模态分解(VMD)方法,对振动信号进行了降噪重构,提取了故障频域特征,并计算出了归一化指标集合;利用基于多层感知器(MLP)的神经网络模型对获取的归一化指标集合进行了训练,得到了一种高准确度PMSM轴承故障检测器;最后,采用了一套可以模拟数控机床进给传动系统的试验测试装置,对基于VMD和MLP的PMSM轴承故障检测方法的有效性和先进性进行了验证。研究结果表明:PMSM轴承故障表征指标集合比现有的指标具有更强的故障表征能力,基于VMD和MLP的PMSM检测方法的平均检测准确度高达95.4%;该结果验证了归一化PMSM轴承故障表征指标集合的先进性,以及基于VMD与MLP的PMSM轴承故障检测方法的有效性。
关键词
轴承
故障
特征提取
永磁同步电机
故障表征
神经网络
变分模态分解
多层感知器
归一化处理
Keywords
bearing fault feature extraction
permanent magnet synchronous motor(PMSM)
fault characterization
neural network
variational mode decomposition(VMD)
multi-layer perceptron(MLP)
normalization processing
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
TM306 [电气工程—电机]
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职称材料
题名
监控两阶段相关过程的触发CUSUM-CUSCORE控制图
被引量：
1
3
作者
仲建兰
乐上泓
机构
福建农林大学管理学院
闽江学院旅游系
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2017年第4期836-841,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(71471088)
中国博士后面上基金资助项目(2014M561655)
福建农林大学社科类国家级科研项目培育计划资助项目(XPY201607)~~
文摘
为解决过程自相关情况下两阶段过程发生趋势性漂移的监控问题,设计了触发CUSUM-CUSCORE控制图。充分利用故障表征中隐藏的动态信息,提出采用触发CUSUM-CUSCORE控制图对两阶段相关过程进行监控,以探测过程输出质量特性发生的趋势性漂移。通过仿真,以平均运行链长为准则,比较了几种控制图的监控效果。仿真结果表明,基于触发CUSUM-CUSCORE控制图对过程输出质量特性具有较好的监控性能。
关键词
两阶段过程
故障表征
触发CUSUM
CUSCORE控制图
统计过程控制
Keywords
two-stage processes
fault signature
trigger CUSUM
CUSCORE control chart
statistical process con-trol
分类号
O213.1 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MP稀疏分解与空间点群的机械故障模式表征方法
程卫东
尹尧心
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于VMD与MLP的电机轴承故障检测方法
黄晓诚
贺青川
陈文华
《机电工程》
CAS
北大核心
2022
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
监控两阶段相关过程的触发CUSUM-CUSCORE控制图
仲建兰
乐上泓
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2017
1
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职称材料
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