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基于EMD和CICA的单通道盲源分离方法用于齿轮箱混合故障诊断研究被引量：21: 1; 作者郝如江安雪君史云林《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期225-231,262,共8页; 针对传统的独立分量分析难以解决齿轮箱混合故障诊断中存在的欠定盲分离问题,提出了基于EMD和CICA(约束独立分量分析)的单通道盲源分离方法。通过单通道加速度传感器采集齿轮箱混合故障信号,对其进行EMD分解以实现降噪及单通道扩展,采... 展开更多; 关键词盲源分离(BSS) 经验模态分解(EMD) 约束独立分量分析(CICA) 混合故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于NIC-DWT-WOASVM的齿轮箱混合故障诊断被引量：10: 2; 作者张鑫赵建民 +2 位作者李海平倪祥龙孙富成《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期146-151,164,共7页; 由于齿轮箱中振动信号的复杂性和非平稳性,致使齿轮箱混合故障诊断工作具有一定难度。针对这一问题提出基于NIC-DWT-WOASVM的齿轮箱混合故障诊断方法。首先通过窄带干扰消除(Narrow Band Interference Canceller,NIC)滤除原始信号中齿... 展开更多; 关键词齿轮箱混合故障诊断窄带干扰消除离散小波变换支持向量机(WOASVM); 在线阅读下载PDF 职称材料

矿用带式输送机齿轮箱混合故障诊断研究被引量：7: 3; 作者杨云熊继军 +2 位作者宋要斌马利云王向玲《工矿自动化》北大核心 2019年第5期51-55,72,共6页; 针对基于振动信号分析的矿用带式输送机齿轮箱故障诊断方法存在不易处理混合故障信号的问题,提出了一种基于自组织映射网络的矿用带式输送机齿轮箱混合故障诊断方法。采用融入Shannon熵的小波阈值去噪方法对矿用带式输送机齿轮箱的标准... 展开更多; 关键词矿用带式输送机齿轮箱振动信号混合故障诊断最大期望算法自组织映射网络高斯混合分布模型 SOM; 在线阅读下载PDF 职称材料

混合智能故障诊断与预示技术的应用进展被引量：47: 4; 作者雷亚国何正嘉《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2011年第9期129-135,共7页; 为了对大型复杂关键设备进行有效的状态监测和故障诊断,综合运用多种人工智能技术和现代信号处理方法的混合智能故障诊断与预示技术得到国内外学者的高度重视和广泛研究。在研究大量相关文献的基础上,概括了混合智能故障诊断与预示技术... 展开更多; 关键词混合智能故障诊断与预示技术大型复杂关键设备信号处理; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于EMD和CICA的单通道盲源分离方法用于齿轮箱混合故障诊断研究被引量：21: 1; 作者郝如江安雪君史云林; 机构石家庄铁道大学机械工程学院; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期225-231,262,共8页; 基金国家自然科学基金(51375319) 河北省杰出青年科学基金(E2013210113); 文摘针对传统的独立分量分析难以解决齿轮箱混合故障诊断中存在的欠定盲分离问题,提出了基于EMD和CICA(约束独立分量分析)的单通道盲源分离方法。通过单通道加速度传感器采集齿轮箱混合故障信号,对其进行EMD分解以实现降噪及单通道扩展,采用基于白噪声统计特性和峭度值结合的方法选取有效的IMF分量,将其作为盲源分离的输入信号,通过CICA方法提取目标振动信号,识别故障特征。通过对齿轮箱轴承与齿轮混合故障的仿真及实验研究,验证了该方法的有效性和可行性。; 关键词盲源分离(BSS) 经验模态分解(EMD) 约束独立分量分析(CICA) 混合故障诊断; Keywords blind source separation(BSS) empirical mode decomposition(EMD) constrained independent component analysis(CICA) multi-fault diagnosis; 分类号 TH165 [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NIC-DWT-WOASVM的齿轮箱混合故障诊断被引量：10: 2; 作者张鑫赵建民李海平倪祥龙孙富成; 机构陆军工程大学装备指挥与管理系中国洛阳电子装备试验中心; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期146-151,164,共7页; 基金国家自然科学基金(71871220)。; 文摘由于齿轮箱中振动信号的复杂性和非平稳性,致使齿轮箱混合故障诊断工作具有一定难度。针对这一问题提出基于NIC-DWT-WOASVM的齿轮箱混合故障诊断方法。首先通过窄带干扰消除(Narrow Band Interference Canceller,NIC)滤除原始信号中齿轮啮合和转轴等窄带干扰信号,接着对信号进行离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT),重构小波系数得到小波分量,提取分量的方差作为特征参数构成特征矩阵样本。针对传统优化支持向量机收敛速度慢及容易局部最优等问题,提出鲸鱼算法优化的支持向量机(Whale Optimization Algorithm Support Vector Machine,WOASVM),运用训练样本对WOASVM进行训练得到优化分类模型,将测试样本输入到优化模型中得到诊断结果。为验证方法的有效性,开展了变工况下齿轮箱混合故障实验,通过实验分析及与其他方法的比较,证明方法对于齿轮箱混合故障诊断是有效的。; 关键词齿轮箱混合故障诊断窄带干扰消除离散小波变换支持向量机(WOASVM); Keywords Gearbox compound fault diagnosis narrow band interference canceller discrete wavelet transform whale algorithm optimized support vector machine(WOASVM); 分类号 TH17 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名矿用带式输送机齿轮箱混合故障诊断研究被引量：7: 3; 作者杨云熊继军宋要斌马利云王向玲; 机构吕梁学院矿业工程系中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室; 出处《工矿自动化》北大核心 2019年第5期51-55,72,共6页; 基金国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2015AA042601) 吕梁市引进高层次科技人才重点研发项目(2017-011-06); 文摘针对基于振动信号分析的矿用带式输送机齿轮箱故障诊断方法存在不易处理混合故障信号的问题,提出了一种基于自组织映射网络的矿用带式输送机齿轮箱混合故障诊断方法。采用融入Shannon熵的小波阈值去噪方法对矿用带式输送机齿轮箱的标准多故障样本进行预处理,对预处理后的标准多故障样本建立高斯混合分布模型后,采用最大期望算法进行模型的参数估计,得到相应特征向量并输入自组织映射网络,自组织映射网络对不同混合故障类型的故障信号进行聚类和识别,从而判断故障类别。实验结果表明,该方法能有效诊断出矿用带式输送机齿轮箱的多故障混合信号对应的故障类别,整体诊断准确率为88%,在6种工况下诊断准确率为100%,为矿山机电设备的齿轮箱故障诊断提供了一种新方法。; 关键词矿用带式输送机齿轮箱振动信号混合故障诊断最大期望算法自组织映射网络高斯混合分布模型 SOM; Keywords mine-used belt conveyor gearbox vibration signal mixed-fault diagnosis expectation-maximization algorithm self-organizing map network Gaussian mixture distribution model SOM; 分类号 TD634 [矿业工程—矿山机电]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名混合智能故障诊断与预示技术的应用进展被引量：47: 4; 作者雷亚国何正嘉; 机构西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2011年第9期129-135,共7页; 基金国家自然科学基金(51005172) 中央高校基本科研业务费专项资金资助人力资源和社会保障部留学人员科技活动项目择优资助经费; 文摘为了对大型复杂关键设备进行有效的状态监测和故障诊断,综合运用多种人工智能技术和现代信号处理方法的混合智能故障诊断与预示技术得到国内外学者的高度重视和广泛研究。在研究大量相关文献的基础上,概括了混合智能故障诊断与预示技术的广义内涵;综述了国内外研究现状;分析指出了当前研究中存在的关键问题;针对目前的研究现状和存在问题,最后讨论了混合智能故障诊断与预示技术的发展趋势。; 关键词混合智能故障诊断与预示技术大型复杂关键设备信号处理; Keywords hybrid intelligent fault diagnosis and prognosis technique large-scale complex and key mechanical equipment signal processing; 分类号 TH17 [机械工程—机械制造及自动化] 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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于EMD和CICA的单通道盲源分离方法用于齿轮箱混合故障诊断研究	郝如江安雪君史云林	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2019	21	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于NIC-DWT-WOASVM的齿轮箱混合故障诊断	张鑫赵建民李海平倪祥龙孙富成	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2020	10	在线阅读下载PDF 职称材料
3	矿用带式输送机齿轮箱混合故障诊断研究	杨云熊继军宋要斌马利云王向玲	《工矿自动化》北大核心	2019	7	在线阅读下载PDF 职称材料
4	混合智能故障诊断与预示技术的应用进展	雷亚国何正嘉	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2011	47	在线阅读下载PDF 职称材料