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将小波相关滤波方法与Shannon信息熵相结合,提出了一种故障检测与诊断的方法——小波相关特征尺度熵故障法。首先利用小波相关滤波方法提取滚动轴承故障振动信号的微弱故障信息特征,以求得信噪比较高的尺度域小波系数;然后结合Shannon信息熵理论给出了沿尺度分布的小波相关特征尺度熵定义及其计算方法。小波相关特征尺度熵能够定量表征不同尺度的能量分布,各尺度能量分布的均匀性可以反映滚动轴承的运行状态的差别,选取最能反映故障特征的小波相关特征尺度熵作为特征参数,通过所选取的小波相关特征尺度熵大小判断滚动轴承的工作状态和故障类型。实验证明该方法能有效地判断滚动轴承故障特征,为滚动轴承故障诊断提供了新的思路。 相似文献
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鉴于滚动轴承振动信号具有非线性、非平稳的特点以及难以获得大量典型故障样本的现实情况,提出了基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition, CEEMD)与极限学习机(extreme learning machines, ELM)相结合的滚动轴承故障诊断方法。采用CEEMD方法对滚动轴承非平稳的原始加速度振动信号进行分解,得到若干个平稳的本征模函数(intrinsic mode function, IMF)分量,计算不同状态下滚动轴承振动信号经CEEMD分解后各IMF分量的能量熵,从蕴含着主要故障信息的IMF分量中提取出能量特征,对其进行T分布随机近邻嵌入(T-stochastic neighbor embedding, Tsne)聚类可视化分析,观察特征对滚动轴承状态的反映情况,将特征作为输入建立极限学习机,判断滚动轴承的工作状态和故障类型。使用美国凯斯西储大学公开的人工损伤轴承数据进行仿真实验,对轴承得不同运行状态的识别准确率可以达到95%,明显高于多分类支持向量机、K近邻等方法,该结果表明,所提方法在... 相似文献
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为提取微弱的轴承故障信号,研究了一种基于最小熵反褶积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)的滚动轴承故障特征提取方法:在利用AR模型去除齿轮啮合产生的确定性信号的基础上,对保留信号进行最小熵反褶积,增强冲击信号.该方法避免了传统轴承故障诊断方法中带通滤波器设计的难题,实车测试表明:与共振解调技术相比,该方法提取的滚动轴承故障特征更加明显,更适合于工程应用. 相似文献
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红外分析技术在油液状态监测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
红外分析技术在油液降解和污染变质分析中具有重要的地位。本文系统地总结了评价在用润滑油质量的红外指标,建立了定量测定这些指标的方法,并应用到实际工况的油品分析中。 相似文献
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针对齿轮箱运行过程中状态监测的性能特征参量及其评价标准的确定问题,研究以齿轮箱振动烈度为性能特征参量,依照国标GB6075—1985来判定齿轮箱运行状态,提出在特征频率处计算振动烈度,即加权振动烈度,以此作为监测量来判定齿轮箱性能状态,并可以对故障进行初步定位。 相似文献
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将软件设计中的面向对象思想扩展到系统设计中,针对柴油机实车运行在线监测中的变速变载及空间有限等问题,基于CAN总线的可靠性、信息传输的实时性和多主工作方式,设计分布式智能监测节点和上位机监控中心.分布式监测节点同步采集柴油机运行数据并进行降噪和简单特征提取后,将实时采样数据和在线监测结果上传至基于嵌入式PCI04的上位机监控中心,进行二次特征提取和智能模式识别,从而实现柴油机在线状态监测与故障预警和诊断. 相似文献
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用PCNN作图像分割时,选择不同的模型参数值和停止判决准则,图像分割的差异很大。分别选择最大熵和最大交叉熵作为PCNN图像分割准则,并对PCNN模型进行合理简化。实验结果表明,基于最大交叉熵准则PCNN迭代次数更少,图像分割效果明显优于最大熵准则。 相似文献