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基于角域重采样和特征强化的电机滚动轴承故障迁移诊断方法
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作者 王攀攀 李兴宇 +1 位作者 张成 韩丽 《电工技术学报》 北大核心 2025年第12期3905-3916,共12页
为了降低模型对数据的依赖,实现电机滚动轴承故障从恒转速工况到变转速工况的单源域迁移诊断,提出一种基于角域重采样和特征强化的故障诊断方法。首先,对不同转速工况下的时域振动信号进行角域重采样,降低由转速变化引起的时频分布差异... 为了降低模型对数据的依赖,实现电机滚动轴承故障从恒转速工况到变转速工况的单源域迁移诊断,提出一种基于角域重采样和特征强化的故障诊断方法。首先,对不同转速工况下的时域振动信号进行角域重采样,降低由转速变化引起的时频分布差异;然后,以协方差损失作为样本特征间的相似性度量,并借助领域对抗网络的思想,扩大不同类别特征间的距离,达到特征强化的目的;最后,利用源域振动数据(恒转速)训练后的卷积神经网络对变转速工况下的故障进行辨识,实现滚动轴承故障的跨转速迁移诊断。实验结果表明,所提方法在完全不涉及目标域数据的情况下,仍能准确地进行故障分类,且其正确率高达97.29%,降低了模型对数据的依赖。 展开更多
关键词 电机轴承故障 迁移学习 卷积神经网络 角域重采样 特征强化
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基于角域重采样与VMD的电梯曳引轮轴承故障诊断方法 被引量:8
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作者 魏义敏 刘辉 杨乐红 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第8期1259-1266,共8页
针对曳引轮轴承故障诊断效果易受变转速工况和环境噪声影响的问题,提出了一种基于轿厢运行速度估计曳引轮转速的角域重采样方法,以及基于麻雀搜索算法(SSA)优化变分模态分解(VMD)参数的曳引轮轴承故障诊断方法。首先,采用轿厢运行速度... 针对曳引轮轴承故障诊断效果易受变转速工况和环境噪声影响的问题,提出了一种基于轿厢运行速度估计曳引轮转速的角域重采样方法,以及基于麻雀搜索算法(SSA)优化变分模态分解(VMD)参数的曳引轮轴承故障诊断方法。首先,采用轿厢运行速度估计曳引轮转速的方法,对曳引轮轴承振动信号进行了角域重采样;然后,采用SSA算法优化VMD参数的方法,对振动信号进行了分解,并根据最大峭度准则选取了分量,提取了曳引轮轴承故障特征指标;最后,搭建了电梯试验台,开展了故障注入试验,构建了多种分类模型,对基于角域重采样与SSA-VMD的曳引轮轴承故障诊断方法的有效性进行了验证。研究结果表明:曳引轮轴承角域重采样后的诊断效果明显优于未角域重采样的诊断效果,故障识别率提高了5%以上;实验条件下采用SSA-VMD方法能够准确地提取曳引轮轴承故障特征,故障识别率可达到95%。 展开更多
关键词 曳引轮轴承 故障诊断 角域重采样 变分模态分解 麻雀搜索算法
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基于角域重采样的宽度迁移学习算法
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作者 齐晓轩 王珊 《制造技术与机床》 北大核心 2023年第9期25-33,共9页
针对在变工况中采集到的信号通常为非平稳信号,并且采集到的振动数据分布不一致等情况,提出了基于角域重采样的宽度迁移学习(ADR-BTL)算法,用于轴承故障诊断。首先将非平稳的时域振动信号转换为角域平稳信号,将平稳化处理后的信号进行... 针对在变工况中采集到的信号通常为非平稳信号,并且采集到的振动数据分布不一致等情况,提出了基于角域重采样的宽度迁移学习(ADR-BTL)算法,用于轴承故障诊断。首先将非平稳的时域振动信号转换为角域平稳信号,将平稳化处理后的信号进行特征提取,构建多域特征数据集,然后将不同工况下的源域数据和目标域数据通过平衡分布自适应(BDA)方法进行领域适配来减小域间的分布差异,最后构建宽度迁移学习模型。实验首先验证了角域重采样方法可以将振动信号进行平稳化处理,然后通过仿真样本分析得出BDA方法能够解决数据分布不一致问题,最后通过实验结果得出,提出的ADR-BTL识别率达到了98.9%,识别效果是最好的,证明了所提的方法在轴承故障诊断方面是有效的。 展开更多
关键词 变工况 角域重采样 平衡分布自适应 宽度学习
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无刷直流电机角域数据混合域泛化故障诊断
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作者 陈银超 王涛 +2 位作者 王凯 梁兆鑫 王睿 《电子测量技术》 北大核心 2025年第9期94-99,共6页
无刷直流电机(BLDC)在众多工业领域被广泛应用,BLDC在重要的应用场景中发生故障容易造成重大经济损失甚至人员伤亡,因此对其开展故障诊断研究具有重要意义。BLDC常处于变工况服役环境中,用于数据驱动模型训练的源域和目标域通常具有分... 无刷直流电机(BLDC)在众多工业领域被广泛应用,BLDC在重要的应用场景中发生故障容易造成重大经济损失甚至人员伤亡,因此对其开展故障诊断研究具有重要意义。BLDC常处于变工况服役环境中,用于数据驱动模型训练的源域和目标域通常具有分布差异,现有众多学者利用域自适应迁移学习方法解决该问题。但是域自适方法需要在训练过程中访问目标域,这给模型的部署应用带来了不便。因此本文提出了角域数据混合域泛化网络解决此问题,所提方法能够利用BLDC不同工况的多个源域进行学习,挖掘域泛化知识,从而在未见过的目标域上具有较好泛化性能,具备一次训练,多应用场景部署能力。所提方法利用角域电流重采样方法将BLDC的时域电流转换为角域电流以缓解工况影响,基于卷积神经网络架构模型搭建故障诊断网络,并利用先进的数据增强方法Mixup对训练数据进行处理,改善模型泛化性能。最后基于丰富的BLDC故障实验数据将所提方法与其他先进方法相比,对比结果证明所提方法具备优异的域泛化故诊断性能。 展开更多
关键词 无刷直流电机 故障诊断 自适应 泛化 角域重采样
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基于角域级联最大相关峭度反褶积的滚动轴承早期故障诊断 被引量:16
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作者 任学平 张玉皓 +1 位作者 邢义通 王朝阁 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期2104-2111,共8页
变转速工况是某些启制动工作制设备常用的工作方式,针对启制动工作制下滚动轴承故障的振动信号呈现非平稳特性,加之现场环境噪声的干扰,难以从原始故障信号中提取特征频率。提出基于角域级联最大相关峭度(CMCKD)的滚动轴承故障诊断方法... 变转速工况是某些启制动工作制设备常用的工作方式,针对启制动工作制下滚动轴承故障的振动信号呈现非平稳特性,加之现场环境噪声的干扰,难以从原始故障信号中提取特征频率。提出基于角域级联最大相关峭度(CMCKD)的滚动轴承故障诊断方法。首先将时域非平稳故障信号进行角域重采样转换为角域内的平稳信号;然后用级联最大相关峭度反褶积对故障信号进行处理,抑制信号中的噪声,提取信号中的周期冲击成分。通过对仿真和实验数据的分析,验证了角域级联最大相关峭度反褶积方法的有效性。 展开更多
关键词 滚动轴承 早期故障诊断 角域重采样 最大相关峭度反褶积
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基于角域四阶累积量切片谱的柴油机连杆轴承故障特征提取 被引量:5
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作者 沈虹 赵红东 +3 位作者 梅检民 赵慧敏 张大鹏 任金成 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第11期90-94,共5页
提出了一种角域四阶累积量切片谱方法,应用于提取连杆轴承微弱故障特征。首先,对升速过程振动信号进行阶比重采样得到角域平稳信号,再计算其四阶累积量对角切片谱,构成角域四阶累积量切片谱,用于分析不同转速区间、不同测试位置下的非... 提出了一种角域四阶累积量切片谱方法,应用于提取连杆轴承微弱故障特征。首先,对升速过程振动信号进行阶比重采样得到角域平稳信号,再计算其四阶累积量对角切片谱,构成角域四阶累积量切片谱,用于分析不同转速区间、不同测试位置下的非稳态信号,提取连杆轴承微弱故障特征。试验结果表明:角域重采样与四阶累积量对角切片谱相结合,既能分析非稳态信号,又能抑制噪声干扰;特定阶比带内的角域四阶累积量对角切片谱的能量和峰值,能有效识别连杆轴承各种技术状态,可以作为连杆轴承磨损故障的特征参数;并得出了敏感测试位置、敏感转速区间和特征阶比带。 展开更多
关键词 角域重采样 四阶累积量切片谱 连杆轴承 特征提取
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一种变转速电机转子-轴承系统故障智能诊断方法
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作者 樊红卫 孟瑾 +2 位作者 任众孚 曹现刚 张旭辉 《电机与控制学报》 CSCD 北大核心 2024年第11期195-210,共16页
针对变转速工况下电机转子-轴承系统的故障数据复杂和特征较难提取,提出一种角域重采样联合小波包去噪的时变信号处理方法和一种改进卷积神经网络。首先,利用角域重采样将时变信号变换为角域信号,再使用小波包软阈值法对信号进行去噪,... 针对变转速工况下电机转子-轴承系统的故障数据复杂和特征较难提取,提出一种角域重采样联合小波包去噪的时变信号处理方法和一种改进卷积神经网络。首先,利用角域重采样将时变信号变换为角域信号,再使用小波包软阈值法对信号进行去噪,去噪后信号作为深度学习模型输入;同时提出一种改进的第一层宽卷积核深度卷积神经网络,从卷积层、dropout和AdaBN等方面对故障诊断模型进行优化。基于自建实验平台开展正常、轴承故障、转子不平衡和转子弯曲4种状态下电机从0至1800 r/min加速工况的模型训练,准确率均达到99%以上。在模型测试中,采用高斯白噪声、色噪声和随机均匀分布噪声并以单一和混合方式添加至测试集中,对7种加噪数据进行模型评估。结果表明,在噪声强度大于信号强度情况下,7种噪声的准确率均在76%以上;在噪声强度等于信号强度情况下,准确率均在84%以上;在噪声强度小于信号强度的情况下,准确率均在88%以上,证明所提方法具有强的抗噪性和鲁棒性。 展开更多
关键词 电机 转子-轴承 变转速 故障诊断 角域重采样 小波包去噪 卷积神经网络
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包络变形对阶比分析结果的影响及消除方法 被引量:7
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作者 程卫东 王天杨 +3 位作者 Wang Jin-jiang Robert X Gao 温伟刚 李建勇 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期470-477,共8页
转速变化的滚动轴承故障诊断通常先采用计算阶比跟踪技术消除变转速的影响,再进行阶比分析获得故障特征。然而,等角度重采样会引起冲击包络变形进而导致阶比分析结果产生偏差,在转速变化范围较大时这个偏差必须要受到重视。介绍了等角... 转速变化的滚动轴承故障诊断通常先采用计算阶比跟踪技术消除变转速的影响,再进行阶比分析获得故障特征。然而,等角度重采样会引起冲击包络变形进而导致阶比分析结果产生偏差,在转速变化范围较大时这个偏差必须要受到重视。介绍了等角度重采样方法,仿真了包络变形对阶比分析结果的影响,给出了峰值点间隔变化量详细的理论推导,提出了通过修正角度变换值来消除包络变形影响的方法,并进行了实验验证。研究结果显示,包络在宽窄方向的变形对阶比分析结果没有影响;相邻包络峰值点间隔的变化对阶比分析结果产生影响;在角度序列逐点减去峰值点间隔变化量可消除包络变形对阶比分析结果的影响。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 计算阶比跟踪 角域重采样 包络变形
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基于改进型峰值搜索法的变速箱振动阶比分析 被引量:8
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作者 陈龙 史文库 +1 位作者 张曙光 陈志勇 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期1071-1076,1228,共7页
基于传统内燃机汽车发动机引起振动噪声阶次特征明显的特点,运用短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,简称STFT)进行转速估计,结合阶次追踪法,对汽车加速工况变速器振动信号进行阶次分析。首先,利用STFT对加速工况变速箱振动... 基于传统内燃机汽车发动机引起振动噪声阶次特征明显的特点,运用短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,简称STFT)进行转速估计,结合阶次追踪法,对汽车加速工况变速器振动信号进行阶次分析。首先,利用STFT对加速工况变速箱振动信号进行时频分析;其次,利用改进型峰值搜索法提取特征阶次所对应的瞬时频率值,进一步计算得到发动机转速信号表达式;然后,根据发动机转速信号表达式对振动信号在角域重采样,进行阶次分析;最后,利用本研究方法对变速箱加速过程振动信号进行阶次分析,并与商用软件LMS.Test.lab分析结果进行对比。结果表明,本研究方法无需布置转速传感器即可对变速箱振动信号进行阶次分析,为整车振动噪声试验分析提供参考。 展开更多
关键词 变速箱振动 时频分析 转速估计 角域重采样 阶次跟踪
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基于自动搜峰瞬时频率估计的自适应多阶比分析技术研究 被引量:7
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作者 王栋 丁雪娟 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第18期19-24,32,共7页
提出一种利用自动搜峰的瞬时频率估计技术来实现旋转机械自适应多阶比分析(Adaptive Multiple Order Tracking,AMOT)的新方法。首先,通过时频分析得到振动信号的时频分布,根据频率峰值坐标自动选取搜峰起始点,自适应搜索出不同阶比分量... 提出一种利用自动搜峰的瞬时频率估计技术来实现旋转机械自适应多阶比分析(Adaptive Multiple Order Tracking,AMOT)的新方法。首先,通过时频分析得到振动信号的时频分布,根据频率峰值坐标自动选取搜峰起始点,自适应搜索出不同阶比分量的时频峰值。其次,利用最小二乘法将不同频率分量进行拟合实现瞬时频率估计,然后根据参考分量计算出重采样的鉴相时标对原始信号进行重采样,最后通过FFT变换实现阶比分析。该方法通过瞬时频率估计能够自动识别出所有阶比分量,实现优中选优,避免了传统算法中人为直观选取一个分量进行遮掩滤波提取分量的方法,减少了人为选取分量及起始点造成的误差,具有自适应性。并且无需同步采集转速信号,大大简化了应用条件,同时减少了人为因素,提高了分析精度,为旋转机械故障诊断提供了新方法。仿真实验和应用实例验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 故障诊断 自适应多阶比分析 瞬时频率 角域重采样
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