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基于EMD与ICA的滚动轴承复合故障诊断被引量：21: 1; 作者崔玲丽吴春光邬娜《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第10期1459-1464,共6页; 针对单通道情况下滚动轴承复合故障难以分离问题,提出基于经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)的独立分量分析(independent component analysis,ICA)算法.该方法首先对单通道采集的轴承复合故障信号进行EMD分解,得到多个基... 展开更多; 关键词经验模式分解独立分量分析峭度指标滚动轴承复合故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于匹配追踪的快速独立分析方法在轴承复合故障盲源分离中的应用被引量：4: 2; 作者崔玲丽莫代一张建宇《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期814-818,共5页; 针对强噪声干扰下轴承复合故障信号难于提取分离的问题,提出基于匹配追踪的快速独立分析方法.首先,通过基于Gabor原子的匹配追踪方法对单通道故障信号进行降噪处理;然后,根据终止条件的不同数值条件得出多组重构信号,组成多组信号,实现... 展开更多; 关键词轴承复合故障匹配追踪快速独立分析方法盲源分离; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于级联过完备字典稀疏表征的滚动轴承复合故障诊断方法被引量：8: 3; 作者郑胜刘韬 +1 位作者刘畅李华《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第10期174-179,217,共7页; 针对滚动轴承多故障特征相互耦合不易诊断的问题,提出了一种将级联过完备字典与以基追踪降噪问题为优化原则的特征符号搜索(FSS)算法相结合的轴承复合故障诊断方法。该方法根据轴承故障冲击响应信号的特点,以轴承阻尼二阶系统的单位冲... 展开更多; 关键词轴承复合故障级联过完备字典基追踪降噪特征符号搜索(FSS) 相关滤波; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于最大相关峭度解卷积的滚动轴承复合故障诊断方法被引量：7: 4; 作者张永鑫宋晓庆 +2 位作者张晓冬王志阳冷军发《噪声与振动控制》 CSCD 2020年第4期98-102,160,共6页; 受环境噪声、传递路径、信号衰减以及源信号本身比较微弱的影响,滚动轴承早期微弱冲击性故障的信号特征难以提取。近年来,最小熵解卷积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)已经成功应用在旋转机械故障检测中来提取振动冲击。MED方法的... 展开更多; 关键词故障诊断滚动轴承复合故障最小熵解卷积最大相关峭度解卷积特征提取; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于小波核扩散与双阶段SVM的轴承复合故障分类方法被引量：9: 5; 作者陈赛赛杨晨曦 +2 位作者陈超贺长波樊薇《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期179-188,共10页; 轴承复合故障分类中存在故障特征强线性不可分及故障数据标签不足问题,严重影响分类精度。为此,提出基于双阶段支持向量机(SVM)与小波核扩散的轴承复合故障分类方法。针对故障特征强线性不可分,使用小波核函数对其进行高维空间映射,并... 展开更多; 关键词轴承复合故障分类 TWD-SVM 增量式核空间标签扩散核差异距离半监督学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于IVMD的单通道盲源分离方法及其应用被引量：7: 6; 作者汤杰陈剑杨斌《组合机床与自动化加工技术》北大核心 2018年第7期25-30,共6页; 针对机械振动信号单通道盲源分离问题,提出了一种融合改进变分模态分解与时频分析的单通道信号盲源分离方法,并将其应用于滚动轴承复合故障的诊断中。该方法首先针对变分模态分解(Variational Mode Decomposition)过程中的层数选取问题... 展开更多; 关键词变分模态分解时频分析单通道盲源分离滚动轴承复合故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于EMD与ICA的滚动轴承复合故障诊断被引量：21: 1; 作者崔玲丽吴春光邬娜; 机构北京工业大学机械工程与应用电子技术学院先进制造技术北京市重点实验室; 出处《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第10期1459-1464,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(51175007); 文摘针对单通道情况下滚动轴承复合故障难以分离问题,提出基于经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)的独立分量分析(independent component analysis,ICA)算法.该方法首先对单通道采集的轴承复合故障信号进行EMD分解,得到多个基本模式分量函数(intrinsic mode function,IMF),然后依据帩度指标及相关系数值,选取有效的IMF分量与原观测信号组成新的观测信号,对其进行ICA处理,进而实现轴承复合故障的分离.实验结果表明,该方法可有效地分离轴承早期的复合故障.; 关键词经验模式分解独立分量分析峭度指标滚动轴承复合故障诊断; Keywords empirical mode decomposition （EMD） independent component analysis （ICA） kurtosis composite fault diagnosis of rolling bearings; 分类号 TH16 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于匹配追踪的快速独立分析方法在轴承复合故障盲源分离中的应用被引量：4: 2; 作者崔玲丽莫代一张建宇; 机构北京工业大学机械工程与应用电子技术学院; 出处《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期814-818,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(51175007) 北京市属高等学校人才强教计划项目(PHR20110803); 文摘针对强噪声干扰下轴承复合故障信号难于提取分离的问题,提出基于匹配追踪的快速独立分析方法.首先,通过基于Gabor原子的匹配追踪方法对单通道故障信号进行降噪处理;然后,根据终止条件的不同数值条件得出多组重构信号,组成多组信号,实现信号升维;最后,通过快速独立分析方法对降噪处理后的复合故障信号进行盲分离.实验数据分析结果表明:所提方法具有可行性和有效性,为强噪声干扰下的复合故障信号分离与提取提供了一种方法.; 关键词轴承复合故障匹配追踪快速独立分析方法盲源分离; Keywords bearing composite fault match pursuit fast independent component analysis technique blind source separation; 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

题名基于级联过完备字典稀疏表征的滚动轴承复合故障诊断方法被引量：8: 3; 作者郑胜刘韬刘畅李华; 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10期174-179,217,共7页; 基金国家重点研发计划(2018YFB1306103) 国家自然科学基金(52065030,51875272) +1 种基金云南省重点研发计划(2017FA028)。; 文摘针对滚动轴承多故障特征相互耦合不易诊断的问题,提出了一种将级联过完备字典与以基追踪降噪问题为优化原则的特征符号搜索(FSS)算法相结合的轴承复合故障诊断方法。该方法根据轴承故障冲击响应信号的特点,以轴承阻尼二阶系统的单位冲击响应函数作为级联过完备字典基函数,并通过相关滤波法获取构建字典的参数。结合得到的字典,使用特征符号搜索算法对信号中不同类型的故障冲击成分进行稀疏分解并重构,进而实现各故障特征的分离和提取。轴承复合故障仿真信号和实测信号的分析结果表明,所提方法能有效地分离和提取出复合故障中的各类故障特征,同时对降噪具有极好的鲁棒性。; 关键词轴承复合故障级联过完备字典基追踪降噪特征符号搜索(FSS) 相关滤波; Keywords bearing compound faults cascaded over complete dictionary basis pursuit de-noising feature sign search(FSS) correlation filtering; 分类号 TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化] TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于最大相关峭度解卷积的滚动轴承复合故障诊断方法被引量：7: 4; 作者张永鑫宋晓庆张晓冬王志阳冷军发; 机构郑州商学院信息与机电工程学院河南理工大学机械与动力工程学院; 出处《噪声与振动控制》 CSCD 2020年第4期98-102,160,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(U1604140,U1304523) 河南省科技攻关资助项目(172102210021)。; 文摘受环境噪声、传递路径、信号衰减以及源信号本身比较微弱的影响,滚动轴承早期微弱冲击性故障的信号特征难以提取。近年来,最小熵解卷积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)已经成功应用在旋转机械故障检测中来提取振动冲击。MED方法的提取过程是一个迭代选择的过程,通过迭代选择一个有限脉冲响应使信号的熵最小,从而对信号进行滤波。但是该方法有一定的局限性:其对于单一冲击的信号解卷积效果良好,但是处理具有强噪声或者多个冲击源共同作用时的信号很困难。为了解决这个问题,提出新的解卷积方法:最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD),可有效利用滚动轴承故障周期性冲击的特点,其与MED相比,克服了单一冲击的限制,对两种冲击源甚至是多种共同卷积的解卷积具有更好的特征提取效果。仿真和实验对比验证了该方法具有良好的降噪和故障特征增强效果。; 关键词故障诊断滚动轴承复合故障最小熵解卷积最大相关峭度解卷积特征提取; Keywords fault diagnosis rolling bearing composite fault MED MCKD feature extraction; 分类号 TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于小波核扩散与双阶段SVM的轴承复合故障分类方法被引量：9: 5; 作者陈赛赛杨晨曦陈超贺长波樊薇; 机构江苏大学机械工程学院安徽大学电气工程与自动化学院上海交通大学机械与动力工程学院; 出处《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期179-188,共10页; 基金国家自然科学基金青年项目(52305109) 机械系统与振动国家重点实验室课题(MSV 202311) +3 种基金江苏省自然科学基金青年项目(BK20210772)资助。; 文摘轴承复合故障分类中存在故障特征强线性不可分及故障数据标签不足问题,严重影响分类精度。为此,提出基于双阶段支持向量机(SVM)与小波核扩散的轴承复合故障分类方法。针对故障特征强线性不可分,使用小波核函数对其进行高维空间映射,并利用极大重叠离散小波包变换获取信号在不同频带上的能量分布作为故障特征;针对故障数据标签不足,提出增量式核空间标签扩散的双阶段SVM分类模型,在小波核空间核差异距离基础上,利用增量式核空间标签扩散对训练样本的近邻样本、粗分阶段边界样本进行扩充,并在细分阶段依据扩充后的样本完成模型训练。3组轴承复合故障数据验证了所提方法的有效性,实验研究表明,在单类训练样本为5的条件下,所提方法比SVM分类准确率平均提升7.5%,并优于其他流行算法。; 关键词轴承复合故障分类 TWD-SVM 增量式核空间标签扩散核差异距离半监督学习; Keywords bearing compound fault classifications TWD-SVM incremental kernel space label diffusion kernel difference distance semi-supervised learning; 分类号 TH133.3 [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IVMD的单通道盲源分离方法及其应用被引量：7: 6; 作者汤杰陈剑杨斌; 机构合肥工业大学噪声振动研究所安徽省汽车NVH技术研究中心; 出处《组合机床与自动化加工技术》北大核心 2018年第7期25-30,共6页; 基金安徽省科技重大专项资助项目(17030901049); 文摘针对机械振动信号单通道盲源分离问题,提出了一种融合改进变分模态分解与时频分析的单通道信号盲源分离方法,并将其应用于滚动轴承复合故障的诊断中。该方法首先针对变分模态分解(Variational Mode Decomposition)过程中的层数选取问题,提出了一种根据谱相关系数确定分解层数的改进变分模态分解方法(Improved Variational Mode Decomposition,IVMD)。其次,采用改进变分模态分解对观测的单通道机械振动信号进行处理,得到一系列有限带宽固有模态函数(Band-limited Intrinsic Mode Functions,BLIMFs);然后,将原信号与得到的固有模态分量及其残余项组成虚拟多维观测信号,以突破传统盲源分离方法要求传感器数目必须大于或等于分离出的分量数目限制,并利用奇异值分解估计振源的数目。最后,根据振源数目选择与原信号谱相关系数较大的BLIMFs分量,并将分解残余项作为单独分量,重组虚拟多通道观测信号。采用基于时频分析的盲源分离算法实现非平稳信号的盲源分离;仿真和实验结果表明,该方法能够有效提高非平稳振动信号的分离精度,实现滚动轴承复合故障的诊断。; 关键词变分模态分解时频分析单通道盲源分离滚动轴承复合故障诊断; Keywords variational mode decomposition time frequency analysis single-channel blind source separation composite fault diagnosis of rolling bearings; 分类号 TH17 [机械工程—机械制造及自动化] TG506 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]; 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与ICA的滚动轴承复合故障诊断	崔玲丽吴春光邬娜	《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2014	21	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于匹配追踪的快速独立分析方法在轴承复合故障盲源分离中的应用	崔玲丽莫代一张建宇	《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2014	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于级联过完备字典稀疏表征的滚动轴承复合故障诊断方法	郑胜刘韬刘畅李华	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2021	8	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于最大相关峭度解卷积的滚动轴承复合故障诊断方法	张永鑫宋晓庆张晓冬王志阳冷军发	《噪声与振动控制》 CSCD	2020	7	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于小波核扩散与双阶段SVM的轴承复合故障分类方法	陈赛赛杨晨曦陈超贺长波樊薇	《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	9	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于IVMD的单通道盲源分离方法及其应用	汤杰陈剑杨斌	《组合机床与自动化加工技术》北大核心	2018	7	在线阅读下载PDF 职称材料