期刊文献+
共找到3篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
Application of local wave ti me-frequency method in reciprocating mechanical fault diagnosis
1
作者 Wang Lei Wang Fengtao Ma Xiaojiang 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第z1期380-381,共2页
To diagnosethe reciprocating mechanical fault.We utilizedlocal waveti me-frequency approach.Firstly,we gave the principle.Secondly,the application of local wave ti me-frequency was given.Finally,we discusseditsvirtue ... To diagnosethe reciprocating mechanical fault.We utilizedlocal waveti me-frequency approach.Firstly,we gave the principle.Secondly,the application of local wave ti me-frequency was given.Finally,we discusseditsvirtue in reciprocating mechanical fault diagnosis. 展开更多
关键词 local wave method time-frequency analysis fault diagnosis
在线阅读 下载PDF
基于局域波法和KPCA-LSSVM的滚动轴承故障诊断 被引量:14
2
作者 杨先勇 周晓军 +1 位作者 张文斌 杨富春 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第8期1519-1524,共6页
针对故障滚动轴承振动信号具有非平稳性,提出基于局域波法和核主元分析-最小二乘支持向量机(KPCA-LSSVM)的故障诊断方法.先对轴承振动信号进行局域波分解得到若干内禀模式函数(IMF),分别计算各IMF分量的特征能量、奇异值和AR模型参数作... 针对故障滚动轴承振动信号具有非平稳性,提出基于局域波法和核主元分析-最小二乘支持向量机(KPCA-LSSVM)的故障诊断方法.先对轴承振动信号进行局域波分解得到若干内禀模式函数(IMF),分别计算各IMF分量的特征能量、奇异值和AR模型参数作为原始特征向量,再用KPCA将原始特征向量映射到高维特征空间提取主元构造新的特征向量,将其作为LSSVM分类器的输入来实现轴承的故障诊断.故障诊断试验结果表明,KPCA-LSSVM诊断方法通过KPCA得到更多的识别信息,改善了LSSVM的分类性能,相对于直接LSSVM诊断方法具有更优的泛化性,可准确识别轴承的故障类别和严重程度. 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 局域波法 核主元分析 最小二乘支持向量机
在线阅读 下载PDF
局域波法和独立成分分析在转子系统故障诊断上的应用 被引量:12
3
作者 郝志华 马孝江 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第3期84-88,共5页
提出了一种局域波法和独立成分分析相结合的机械故障诊断方法。对于机械设备的振动信号,通过局域波法得到的局域波时频图像能够同时在时间和频率上反映信号能量的变化。不同故障信号的局域波时频图像也明显不同,因此可以用来进行故障的... 提出了一种局域波法和独立成分分析相结合的机械故障诊断方法。对于机械设备的振动信号,通过局域波法得到的局域波时频图像能够同时在时间和频率上反映信号能量的变化。不同故障信号的局域波时频图像也明显不同,因此可以用来进行故障的判别。为了实现故障的自动分类,应用独立成分分析对不同故障信号的局域波时频图像进行独立分量分离,得到一组源图像的投影系数。在此基础上,利用概率神经网络实现故障的自动分类。以转子的早期摩擦,基座松动,不对中故障信号为例,应用该方法进行了研究,实验结果证明了该方法具有一定的实用性和有效性。 展开更多
关键词 独立成分分析 图像 自动分类 局域波法 概率神经网络 机械故障诊断 投影 信号 频率 基座
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部