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基于EMD和AR模型的滚动轴承故障诊断方法被引量：47: 1; 作者于德介程军圣杨宇《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第3期332-335,共4页; 提出了基于 EMD(Em pirical Mode Decom position)和 AR模型的滚动轴承故障诊断方法。该方法用 EMD将滚动轴承振动信号分解成若干个平稳的 IMF(Intrinsic Mode Function)分量 ,对每一个 IMF分量建立 AR模型 ,以模型的自回归参数和残差... 展开更多; 关键词特征向量 EMD方法 AR模型距离判别函数滚动轴承故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Hilbert-Huang变换的特征能量法及其在滚动轴承故障诊断中的应用被引量：5: 2; 作者杨宇于德介程军圣《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第10期6-8,33,共4页; Hilbert-Huang变换是一种新的自适应信号处理方法,非常适用于非线性和非平稳过程。该文在介绍Hilbert-Huang变换的基础上,针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于Hilbert-Huang变换的特征能量法。该方法在Hilbert-Huang... 展开更多; 关键词滚动轴承 Hilbea-Huang变换特征能量法距离判别函数故障特征; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于方差随机序列的故障诊断方法被引量：1: 3; 作者刘成瑞傅惠民《机械强度》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期190-195,共6页; 研究发现,方差随机序列的样本标准差能很好表征设备性能的稳定状况,由此提出一种新的故障诊断方法,该方法首先给出一种新的故障诊断特征量,然后采用Mahalanobis距离建立相应的判别函数,进而能对谱分析、时频分析等传统方法无法诊断而工... 展开更多; 关键词故障诊断故障模式故障特征量样本标准差 Mahalanobis距离判别函数设备稳定性; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于EMD和奇异值分解技术的齿轮故障诊断方法被引量：3: 4; 作者程军圣于德介杨宇《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第z1期461-463,共3页; 提出了基于EMD和奇异值分解技术的齿轮故障诊断方法.采用EMD方法将齿轮振动信号分解成若干个基本模式分量之和,并形成初始特征向量矩阵.然后对初始特征向量矩阵进行奇异值分解得到矩阵的奇异值,将其作为齿轮振动信号的状态特征向量,通... 展开更多; 关键词 EMD 齿轮故障诊断奇异值分解特征向量距离判别函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于EMD和AR模型的滚动轴承故障诊断方法被引量：47: 1; 作者于德介程军圣杨宇; 机构湖南大学机械与汽车工程学院; 出处《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第3期332-335,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目 (编号 :5 0 2 75 0 5 0 ) 高等学校博士点专项科研基金资助项目 (编号 :2 0 0 2 0 5 32 0 2 4 ); 文摘提出了基于 EMD(Em pirical Mode Decom position)和 AR模型的滚动轴承故障诊断方法。该方法用 EMD将滚动轴承振动信号分解成若干个平稳的 IMF(Intrinsic Mode Function)分量 ,对每一个 IMF分量建立 AR模型 ,以模型的自回归参数和残差的方差作为特征向量建立 Mahalanobis距离判别函数 ,进而判断滚动轴承的工作状态和故障类型。实验结果分析表明 ,该方法能有效地应用于滚动轴承的故障诊断。; 关键词特征向量 EMD方法 AR模型距离判别函数滚动轴承故障诊断; Keywords feature vectors EMD method AR model distance criterion function; 分类号 TH133.33 [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Hilbert-Huang变换的特征能量法及其在滚动轴承故障诊断中的应用被引量：5: 2; 作者杨宇于德介程军圣; 机构湖南大学机械与汽车工程学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第10期6-8,33,共4页; 基金国家自然科学基金(编号:) 高等学校博士点专项科研基金(编号:); 文摘 Hilbert-Huang变换是一种新的自适应信号处理方法,非常适用于非线性和非平稳过程。该文在介绍Hilbert-Huang变换的基础上,针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于Hilbert-Huang变换的特征能量法。该方法在Hilbert-Huang变换的基础上定义滚动轴承振动信号在固有频率段的能量为特征能量,以此作为滚动轴承的故障特征向量,并通过建立M-距离判别函数来识别滚动轴承的故障类型。对滚动轴承外圈和内圈故障信号的分析结果表明,基于Hilbert-Huang变换的特征能量法可以有效地提取滚动轴承振动信号的故障特征。; 关键词滚动轴承 Hilbea-Huang变换特征能量法距离判别函数故障特征; Keywords roller bearing,Hilbert-Huang transform,feature energy method,distance criterion function,fault characteris-tic; 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

题名基于方差随机序列的故障诊断方法被引量：1: 3; 作者刘成瑞傅惠民; 机构北京航空航天大学小样本技术研究中心; 出处《机械强度》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期190-195,共6页; 基金国防科技预研项目(413200204)资助~~; 文摘研究发现,方差随机序列的样本标准差能很好表征设备性能的稳定状况,由此提出一种新的故障诊断方法,该方法首先给出一种新的故障诊断特征量,然后采用Mahalanobis距离建立相应的判别函数,进而能对谱分析、时频分析等传统方法无法诊断而工程中又大量存在的一类故障模式进行准确分析和判别。; 关键词故障诊断故障模式故障特征量样本标准差 Mahalanobis距离判别函数设备稳定性; Keywords Fault diagnosis Failure mode Fault characteristic quantity Sample standard deviation Mahalanobis dislance discriminate function Stabilization of equipment performance; 分类号 TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化] TP106.3 [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EMD和奇异值分解技术的齿轮故障诊断方法被引量：3: 4; 作者程军圣于德介杨宇; 出处《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第z1期461-463,共3页; 文摘提出了基于EMD和奇异值分解技术的齿轮故障诊断方法.采用EMD方法将齿轮振动信号分解成若干个基本模式分量之和,并形成初始特征向量矩阵.然后对初始特征向量矩阵进行奇异值分解得到矩阵的奇异值,将其作为齿轮振动信号的状态特征向量,通过建立距离判别函数判断齿轮的工作状态和故障类型.对实验数据的分析结果表明,本文方法能有效地应用于齿轮故障诊断.; 关键词 EMD 齿轮故障诊断奇异值分解特征向量距离判别函数; 分类号 TH113 [机械工程—机械设计及理论] TH132.41 [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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于EMD和AR模型的滚动轴承故障诊断方法	于德介程军圣杨宇	《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心	2004	47	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于Hilbert-Huang变换的特征能量法及其在滚动轴承故障诊断中的应用	杨宇于德介程军圣	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2004	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于方差随机序列的故障诊断方法	刘成瑞傅惠民	《机械强度》 EI CAS CSCD 北大核心	2006	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于EMD和奇异值分解技术的齿轮故障诊断方法	程军圣于德介杨宇	《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心	2004	3	在线阅读下载PDF 职称材料