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AVMD-IMOMEDA在滚动轴承声学复合故障诊断的应用被引量：8: 1; 作者周文杰周俊 +1 位作者柳小勤刘韬《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第24期152-159,共8页; 针对滚动轴承声信号存在较强的背景噪声干扰,微弱故障特征信息难以有效提取等问题,并考虑到声信号非接触式测量的优势。提出一种参数自适应变分模式分解结合改进多点最优最小熵反褶积(improve multipoint optimal minimum entropy decon... 展开更多; 关键词自适应变分模式分解改进多点最优最小熵反褶积(imomeda) 加权峭度复合故障声学诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于迭代SGMD与改进MOMEDA的滚动轴承微弱故障诊断被引量：2: 2; 作者王富珂高丙朋蔡鑫《组合机床与自动化加工技术》北大核心 2024年第12期145-150,157,共7页; 针对强背景噪声下滚动轴承故障特征微弱的问题,提出一种基于迭代辛几何模态分解(ISGMD)与改进多点最优最小熵解卷积调整(IMOMEDA)相结合的故障诊断方法。首先,利用ISGMD对故障信号进行分解并基于综合指标选取最优分量;其次,根据多点峭... 展开更多; 关键词滚动轴承迭代辛几何模态分解改进多点最优最小熵解卷积调整综合指标白鹭群优化算法故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于IEWT-MOMEDA-FSC的滚动轴承故障诊断被引量：2: 3; 作者吴振雄王林军 +2 位作者邹腾枭陈梦华陈保家《三峡大学学报（自然科学版）》北大核心 2024年第1期92-98,共7页; 针对滚动轴承故障信号常伴有噪声干扰且故障特征难以提取的问题,本文提出一种基于改进经验小波变换(IEWT)、多点优化最小熵解卷积(MOMEDA)和快速谱相关(FSC)的滚动轴承故障诊断方法.首先,将原始信号进行快速谱相关分析得到增强包络谱,... 展开更多; 关键词改进经验小波变换多点最优最小熵解卷积快速谱相关峭度互相关; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进SSD和MOMEDA的滚动轴承复合故障诊断被引量：2: 4; 作者刘尚坤张伟 +2 位作者范壮壮孔德刚张秀花《组合机床与自动化加工技术》北大核心 2022年第6期138-141,145,共5页; 针对滚动轴承复合故障特征存在交叉影响又受环境噪声干扰、分离诊断困难问题,提出一种基于改进奇异谱分解(SSD)和多点最优最小熵解卷积调整(MOMEDA)的滚动轴承复合故障分离诊断方法。首先,为了克服SSD分解层数需要凭经验设定而难以选到... 展开更多; 关键词改进奇异谱分解相关峭度多点最优最小熵解卷积调整滚动轴承复合故障; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进信息图与MOMEDA的滚动轴承故障特征提取被引量：12: 5; 作者夏均忠于明奇 +2 位作者白云川刘鲲鹏吕麒鹏《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期26-32,共7页; 为解决最大相关峭度解卷积存在的故障周期需要预先设置等问题,提出多点优化最小熵解卷积修正(MOMEDA)用于增强轴承故障信号,并应用改进信息图降低噪声对其多点峭度谱的干扰。通过引入轴承故障与正常状态下谱负熵的比值关系,优化信息图... 展开更多; 关键词滚动轴承特征提取信息图改进信息图多点优化最小熵解卷积修正(MOMEDA); 在线阅读下载PDF 职称材料

题名AVMD-IMOMEDA在滚动轴承声学复合故障诊断的应用被引量：8: 1; 作者周文杰周俊柳小勤刘韬; 机构昆明理工大学机电工程学院云南省先进装备智能制造技术重点实验室; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第24期152-159,共8页; 基金国家自然科学基金(52065030) 云南省科技厅重大专项课题资助项目(202202AC080003-3) 云南省教育厅科学研究基金(2023J0138)。; 文摘针对滚动轴承声信号存在较强的背景噪声干扰,微弱故障特征信息难以有效提取等问题,并考虑到声信号非接触式测量的优势。提出一种参数自适应变分模式分解结合改进多点最优最小熵反褶积(improve multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted, MOMEDA)的复合故障声学诊断方法;采用综合指标解决变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)参数自适应选择问题,利用最大加权峭度识别最优分量并重构信号,增强与故障特征相关的脉冲特征信息;结合IMOMEDA方法从重构信号中分离提取周期性的脉冲信号,通过包络解调获取故障特征频率。仿真信号和试验信号验证了该方法的有效性,与传统VMD、MOMEDA、VMD-MCKD(maximum correlation kurtosis deconvolution)方法进行比较,凸显了方法的优越性。; 关键词自适应变分模式分解改进多点最优最小熵反褶积(imomeda) 加权峭度复合故障声学诊断; Keywords adaptive variational mode decomposition improved multi-point optimal minimum entropy deconvolution adjusted(imomeda) weighted kurtosis composite fault acoustic diagnosis; 分类号 TH165 [机械工程—机械制造及自动化] TP206 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于迭代SGMD与改进MOMEDA的滚动轴承微弱故障诊断被引量：2: 2; 作者王富珂高丙朋蔡鑫; 机构新疆大学电气工程学院; 出处《组合机床与自动化加工技术》北大核心 2024年第12期145-150,157,共7页; 基金国家自然科学基金项目(52065064,62303394) 新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2022D01C694) 新疆维吾尔自治区高校基本科研业务费科研项目(XJEDU2023P025)。; 文摘针对强背景噪声下滚动轴承故障特征微弱的问题,提出一种基于迭代辛几何模态分解(ISGMD)与改进多点最优最小熵解卷积调整(IMOMEDA)相结合的故障诊断方法。首先,利用ISGMD对故障信号进行分解并基于综合指标选取最优分量;其次,根据多点峭度谱确定MOMEDA的故障周期,利用白鹭群优化算法(ESOA)对滤波器长度进行自适应寻优,通过IMOMEDA对最优分量进行解卷积处理;最后,对解卷积处理后的信号进行包络谱分析,提取故障特征频率完成故障诊断。仿真及实验分析结果表明,所提方法能有效提取强背景噪声下的滚动轴承微弱故障特征信息。; 关键词滚动轴承迭代辛几何模态分解改进多点最优最小熵解卷积调整综合指标白鹭群优化算法故障诊断; Keywords rolling bearing iterative symplectic geometry mode decomposition improved multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjustment comprehensive index egret swarm optimization algorithm fault diagnosis; 分类号 TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化] TG659 [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

题名基于IEWT-MOMEDA-FSC的滚动轴承故障诊断被引量：2: 3; 作者吴振雄王林军邹腾枭陈梦华陈保家; 机构三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室三峡大学机械与动力学院湖北特种设备检验检测研究院宜昌分院; 出处《三峡大学学报（自然科学版）》北大核心 2024年第1期92-98,共7页; 基金国家自然科学基金项目(51975324)。; 文摘针对滚动轴承故障信号常伴有噪声干扰且故障特征难以提取的问题,本文提出一种基于改进经验小波变换(IEWT)、多点优化最小熵解卷积(MOMEDA)和快速谱相关(FSC)的滚动轴承故障诊断方法.首先,将原始信号进行快速谱相关分析得到增强包络谱,通过增强包络谱的极值点来自适应地划分频谱,以分割的频谱为边界构建小波滤波器组将信号分解为多个IMF分量,利用相关峭度准则筛选出有效的分量进行叠加;其次,用MOMEDA对其进行降噪处理,将降噪后的信号进行快速谱相关分析,得到增强包络谱图;最后,将增强包络谱图中幅值较高的频率与故障频率对比,判定其失效形式,用所提出的方法对实测轴承故障信号进行分析验证.结果表明,所提出的方法能有效降低噪音干扰且增强信号故障冲击特性,在噪声环境下具有较强的故障特征提取能力.; 关键词改进经验小波变换多点最优最小熵解卷积快速谱相关峭度互相关; Keywords improved empirical wavelet transform multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted fast spectral correlation kurtosis cross correlation; 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

题名基于改进SSD和MOMEDA的滚动轴承复合故障诊断被引量：2: 4; 作者刘尚坤张伟范壮壮孔德刚张秀花; 机构河北农业大学机电工程学院; 出处《组合机床与自动化加工技术》北大核心 2022年第6期138-141,145,共5页; 基金河北省省属高校基本科研业务费项目(KY202014,QN2021224) 保定市科技计划项目(2172P003) +1 种基金河北省引进留学人员资助项目(C20200336)。; 文摘针对滚动轴承复合故障特征存在交叉影响又受环境噪声干扰、分离诊断困难问题,提出一种基于改进奇异谱分解(SSD)和多点最优最小熵解卷积调整(MOMEDA)的滚动轴承复合故障分离诊断方法。首先,为了克服SSD分解层数需要凭经验设定而难以选到最优分量的缺点,提出相关峭度图方式优选复合故障中不同故障各自最优分解层数的改进SSD方法;其次,对选出的各最优分量,利用MOMEDA能够降噪、增强冲击特征的优点,进一步削弱其中残存的交叉及干扰成分;最后,由包络分析诊断出复合故障。实验信号分析结果表明:改进SSD方法能准确确定复合故障中不同故障的各自最优分解层数,经MOMEDA处理后的故障特征更明确、诊断更可靠,实现了轴承复合故障的有效分离和故障类型的准确诊断,为轴承复合故障的分离诊断提供了一条途径。; 关键词改进奇异谱分解相关峭度多点最优最小熵解卷积调整滚动轴承复合故障; Keywords improved singular spectrum decomposition optimization correlation kurtosis multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted rolling bearing compound fault; 分类号 TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化] TG659 [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

题名基于改进信息图与MOMEDA的滚动轴承故障特征提取被引量：12: 5; 作者夏均忠于明奇白云川刘鲲鹏吕麒鹏; 机构陆军军事交通学院军用车辆工程系; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期26-32,共7页; 文摘为解决最大相关峭度解卷积存在的故障周期需要预先设置等问题,提出多点优化最小熵解卷积修正(MOMEDA)用于增强轴承故障信号,并应用改进信息图降低噪声对其多点峭度谱的干扰。通过引入轴承故障与正常状态下谱负熵的比值关系,优化信息图中平均谱负熵算法,提出基于滤波器组的改进信息图方法;构建带通滤波器进行滤波降噪,并通过MOMEDA多点峭度谱识别故障周期;应用MOMEDA增强滤波信号中的故障周期性脉冲成分,并通过平方包络谱提取微弱故障特征。试验表明,较之信息图等方法,改进信息图的降噪效果较突出,可有效提高故障周期的识别度,实现MOMEDA自适应增强故障信号。; 关键词滚动轴承特征提取信息图改进信息图多点优化最小熵解卷积修正(MOMEDA); Keywords rolling bearing fault feature extraction infogram improved infogram multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted(MOMEDA); 分类号 TN911.23 [电子电信—通信与信息系统] TB53 [理学—声学]; 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	AVMD-IMOMEDA在滚动轴承声学复合故障诊断的应用	周文杰周俊柳小勤刘韬	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2023	8	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于迭代SGMD与改进MOMEDA的滚动轴承微弱故障诊断	王富珂高丙朋蔡鑫	《组合机床与自动化加工技术》北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于IEWT-MOMEDA-FSC的滚动轴承故障诊断	吴振雄王林军邹腾枭陈梦华陈保家	《三峡大学学报（自然科学版）》北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于改进SSD和MOMEDA的滚动轴承复合故障诊断	刘尚坤张伟范壮壮孔德刚张秀花	《组合机床与自动化加工技术》北大核心	2022	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于改进信息图与MOMEDA的滚动轴承故障特征提取	夏均忠于明奇白云川刘鲲鹏吕麒鹏	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2019	12	在线阅读下载PDF 职称材料