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基于自适应多尺度形态梯度变换的滚动轴承故障特征提取
被引量：
31
1
作者
李兵
张培林
+2 位作者
刘东升
米双山
任国全
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2011年第10期104-108,共5页
滚动轴承故障信号是一种典型的周期性冲击信号,如何从含有强噪声的振动信号中有效地提取出冲击特征信号是轴承故障诊断的关键。基于数学形态学理论,提出了一种自适应多尺度形态梯度变换(AMMG)方法,能够在有效抑制噪声的同时很好的保留...
滚动轴承故障信号是一种典型的周期性冲击信号,如何从含有强噪声的振动信号中有效地提取出冲击特征信号是轴承故障诊断的关键。基于数学形态学理论,提出了一种自适应多尺度形态梯度变换(AMMG)方法,能够在有效抑制噪声的同时很好的保留信号的细节。仿真信号和实测轴承故障信号的分析结果表明,与常用的包络解调分析和近来提出的另一种基于数学形态学的形态闭变换方法相比较,自适应多尺度形态梯度变换具有更强的噪声抑制和脉冲提取能力,并且计算简单、快速,为滚动轴承故障特征提取提供了一种有效的方法。
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关键词
数学形态学
自适应多尺度形态梯度
滚动轴承
故障诊断
特征提取
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职称材料
形态学广义分形维数在发动机故障诊断中的应用
被引量：
23
2
作者
李兵
张培林
+2 位作者
任国全
刘东升
米双山
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2011年第10期208-211,259,共5页
发动机故障信号是一种典型的非线性信号,分形几何理论为描述非线性故障信号的特性提供了一个有力的分析工具。广义分形维数能够很好的描述信号的几何特征和局部尺度行为,所蕴含的信息比单一的分形维数要深刻而全面。针对传统的广义分形...
发动机故障信号是一种典型的非线性信号,分形几何理论为描述非线性故障信号的特性提供了一个有力的分析工具。广义分形维数能够很好的描述信号的几何特征和局部尺度行为,所蕴含的信息比单一的分形维数要深刻而全面。针对传统的广义分形维数计算方法的缺陷,本文提出基于数学形态学操作的广义分形维数计算方法,并对发动机正常、失火和气门间隙过大故障信号进行了分析,结果表明,与传统的盒计数法计算的广义分形维数相比,形态学广义分形维数能够更加有效地区分发动机在不同状态下的信号,并且数学形态学只涉及简单的加减和取大、取小运算,因此计算简单快速,为准确判断发动机故障状态提供了一种快速有效的新方法。
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关键词
数学形态学
多重分形
广义分形维数
发动机
故障诊断
特征提取
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职称材料
模糊数学在铁谱图像识别中的应用
被引量：
2
3
作者
赵晖
张英堂
《柴油机设计与制造》
2005年第1期34-35,44,共3页
将模糊数学的判别方法应用到模式识别中去,对铁谱图像进行智能识别。其方法就是通过将各磨粒的特征向量与典型磨粒的特征向量进行分类,利用模糊数学中的择近原则进行模式识别,从而判断磨粒类型。实验结果表明模糊数学在模式识别领域的...
将模糊数学的判别方法应用到模式识别中去,对铁谱图像进行智能识别。其方法就是通过将各磨粒的特征向量与典型磨粒的特征向量进行分类,利用模糊数学中的择近原则进行模式识别,从而判断磨粒类型。实验结果表明模糊数学在模式识别领域的应用有一定的实际价值。
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关键词
模式识别
铁谱
图像识别
智能识别
择近原则
模糊数学
特征向量
判别方法
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职称材料
题名
基于自适应多尺度形态梯度变换的滚动轴承故障特征提取
被引量：
31
1
作者
李兵
张培林
刘东升
米双山
任国全
机构
石家庄军械工程学院自行火炮教研室
石家庄
军械
工程
学院
导弹机电
工程
教研室
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2011年第10期104-108,共5页
基金
国家自然科学基金(50705097)
河北省自然科学基金(E2007001048)
文摘
滚动轴承故障信号是一种典型的周期性冲击信号,如何从含有强噪声的振动信号中有效地提取出冲击特征信号是轴承故障诊断的关键。基于数学形态学理论,提出了一种自适应多尺度形态梯度变换(AMMG)方法,能够在有效抑制噪声的同时很好的保留信号的细节。仿真信号和实测轴承故障信号的分析结果表明,与常用的包络解调分析和近来提出的另一种基于数学形态学的形态闭变换方法相比较,自适应多尺度形态梯度变换具有更强的噪声抑制和脉冲提取能力,并且计算简单、快速,为滚动轴承故障特征提取提供了一种有效的方法。
关键词
数学形态学
自适应多尺度形态梯度
滚动轴承
故障诊断
特征提取
Keywords
mathematical morphology
adaptive multi-scale morphological gradient（AMMG）
roller bearing
fault diagnosis
feature extraction
分类号
TH165 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
形态学广义分形维数在发动机故障诊断中的应用
被引量：
23
2
作者
李兵
张培林
任国全
刘东升
米双山
机构
石家庄军械工程学院自行火炮教研室
石家庄
军械
工程
学院
导弹机电
工程
教研室
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2011年第10期208-211,259,共5页
基金
国家自然科学基金(50705097)
河北省自然科学基金(E2007001048)
文摘
发动机故障信号是一种典型的非线性信号,分形几何理论为描述非线性故障信号的特性提供了一个有力的分析工具。广义分形维数能够很好的描述信号的几何特征和局部尺度行为,所蕴含的信息比单一的分形维数要深刻而全面。针对传统的广义分形维数计算方法的缺陷,本文提出基于数学形态学操作的广义分形维数计算方法,并对发动机正常、失火和气门间隙过大故障信号进行了分析,结果表明,与传统的盒计数法计算的广义分形维数相比,形态学广义分形维数能够更加有效地区分发动机在不同状态下的信号,并且数学形态学只涉及简单的加减和取大、取小运算,因此计算简单快速,为准确判断发动机故障状态提供了一种快速有效的新方法。
关键词
数学形态学
多重分形
广义分形维数
发动机
故障诊断
特征提取
Keywords
mathematical morphology
multifractal
generalized fractal dimension
engine
fault diagnosis
fearure extraction
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
模糊数学在铁谱图像识别中的应用
被引量：
2
3
作者
赵晖
张英堂
机构
石家庄军械工程学院自行火炮教研室
出处
《柴油机设计与制造》
2005年第1期34-35,44,共3页
文摘
将模糊数学的判别方法应用到模式识别中去,对铁谱图像进行智能识别。其方法就是通过将各磨粒的特征向量与典型磨粒的特征向量进行分类,利用模糊数学中的择近原则进行模式识别,从而判断磨粒类型。实验结果表明模糊数学在模式识别领域的应用有一定的实际价值。
关键词
模式识别
铁谱
图像识别
智能识别
择近原则
模糊数学
特征向量
判别方法
Keywords
fuzzy mathematics,pattern recognition, mathematic model, ferrographic image,particulate recognition
分类号
TB11 [理学—应用数学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应多尺度形态梯度变换的滚动轴承故障特征提取
李兵
张培林
刘东升
米双山
任国全
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2011
31
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
形态学广义分形维数在发动机故障诊断中的应用
李兵
张培林
任国全
刘东升
米双山
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2011
23
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
模糊数学在铁谱图像识别中的应用
赵晖
张英堂
《柴油机设计与制造》
2005
2
在线阅读
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职称材料
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