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题名基于量纲一指标和极限学习机的滚动轴承故障诊断方法
被引量：5
- 1
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作者
覃爱淞
胡勤
张清华
吕运容
孙国玺
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机构
广东石油化工学院
广东省石油化工装备工程技术研究中心
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出处
《机床与液压》
北大核心
2019年第19期171-175,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61473094
61673127)
+1 种基金
广东省自然科学基金资助项目(2016A030313823)
茂名市科技计划项目(2017317)
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文摘
时域中的量纲一指标因对故障敏感,被广泛运用于机械故障诊断中,但是目前量纲一指标在诊断过程中存在严重交叉问题,即量纲一指标对于不同故障状态在特征空间中存在混叠现象。为了解决这个问题,提出基于量纲一指标和极限学习机的滚动轴承故障识别方法,采用美国西储大学轴承数据中心网站公开发布的轴承探伤数据集,验证算法诊断效果。为了进一步验证算法的优越性,将该算法与BP神经网络、支持向量机(SVM)和GripsearchSVM3种算法进行比较,结果表明:基于量纲一指标和极限学习机的故障诊断方法能够提高滚动轴承故障诊断效率和分类准确率。
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关键词
极限学习机
量纲一指标
滚动轴承
故障诊断
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Keywords
Extreme Learning Machine
Dimensionless parameters
Rolling bearing
Fault diagnosis
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分类号
TH165.3
[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]
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题名基于K-S和加权证据理论的复合故障诊断方法
被引量：1
- 2
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作者
袁鹏慧
张清华
谢刚
熊建斌
孙国玺
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机构
太原理工大学信息工程学院
广东省石油化工装备故障诊断重点实验室
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出处
《机床与液压》
北大核心
2018年第7期146-151,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61673127
61473331
+2 种基金
61473094)
广东省普通高校特色创新项目(201431041)
茂名市科技计划项目(201618)
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文摘
针对复合故障难以识别的问题,提出双样本组合Kolmogorov-Smilnov检测对两条量纲一的指标曲线进行匹配,并通过加权证据理论方法对故障信息进行融合的新方法。实验结果表明:在双样本K-S检验中,峭度指标累积分布函数曲线匹配的准确率高于其他指标;通过D-S证据理论融合故障信息后,准确率虽无明显提高,但可以有效减小复合故障的范围,因此通过再分类可以提高准确率。
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关键词
故障诊断
Kolmogorov-Smilnov检验
量纲一指标
证据理论
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Keywords
Fault diagnosis
Kolmogorov-Smilnov test
Dimension one index
Evidence theory
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分类号
TH165.3
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名旋转机械故障诊断研究方法综述
被引量：30
- 3
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作者
苏乃权
熊建斌
张清华
黄崇林
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机构
广东工业大学机电工程学院
广东省石化装备故障诊断重点实验室
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出处
《机床与液压》
北大核心
2018年第7期133-139,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61473331)
茂名市科技计划资助项目(702517252)
+1 种基金
广东省石化装备故障诊断重点实验室开放课题(GDUPTKLAB201614支持)
广东石油化工学院科研基金项目(702516036)
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文摘
随着旋转机械结构越来越复杂,旋转机械需要承受着长时间的工作,发生故障的可能性增大及故障出现形式趋向于复杂化。因此,对旋转机械故障诊断提出更高的要求。本文作者分析了旋转机械故障诊断国内外研究现状及其研究方法,分析有量纲指标和量纲一指标在其上的运用。展望旋转机械故障诊断的研究方向和待解决的问题。
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关键词
旋转机械
有量纲指标
量纲一指标
故障诊断
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Keywords
Rotating machinery
Dimensional index
Non-dimensional index
Fault diagnosis
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分类号
TH165.3
[机械工程—机械制造及自动化]
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