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  1. 基于多尺度Hermitian小波包络谱的轴承故障诊断.pdf

  2. 基于Hermitian的小波包络谱的滚动轴承故障的识别诊断及分析中国机械工程第23卷第1期2012年1月上半月 2.1轴承内圈的故障诊断 4000 图2所示为轴承内圈存在局部故障的时域振 3000 邇2000 动信号。图3所示为采用传统方法计算得到的振 1000 动信号的包络谱,由于受背景噪声的影响和带通 滤波、带宽选择的限制,滚动轴承的内圈故障特征 频率f在图3中没用得到明显体现 10时 2004006008001000 频率f/Hz 图5轴承内圈故障的多尺度包络谱 20 4000 -10 3

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2019-07-27
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：kkkwuwu

  1. 煤矿通风机轴承振动故障诊断技术的研究及应用

  2. 介绍了基于共振解调技术的滚动轴承故障诊断原理及方法,并研究了煤矿通风机典型故障的轴承特性振动频率。通过采集振动信号和频谱分析,有效、可靠地诊断出某矿通风机轴承的故障、类型和部位,及早发现了故障,避免了事故进一步恶化的危险。案例分析证明了共振解调技术在滚动轴承故障诊断中的可行性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-01
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38709100

  1. 基于振动的滚动轴承故障诊断技术研究

  2. 从振动信号处理角度阐述了滚动轴承故障诊断的诊断流程,总结了时域分析、频域分析(包括倒频谱分析、包络分析和谱峭度法)、小波分析、循环平稳信号分析4种主流的滚动轴承故障特征信号提取处理方法最新研究进展。并在此基础上,进一步指出了该技术的发展方向。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-01
    • 文件大小：173056
    • 提供者：weixin_38636655

  1. 基于小波包和距离判别法的滚动轴承故障诊断

  2. 将小波包分析与距离判别分析法相结合的方法应用于滚动轴承故障诊断问题中。利用小波包分析技术提取了滚动轴承典型故障的振动加速度信号的状态特征向量,选用此特征向量作为距离判别分析模型的判别因子,以滚动轴承故障实测模拟数据作为学习样本进行训练,通过分析计算,建立了相应线性判别函数,并利用回代估计方法进行检验。研究结果表明:这种新模型判别能力强,交叉确认估计的误判率为0,不需要优化网络结构,是解决滚动轴承故障诊断的一种有效方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-29
    • 文件大小：338944
    • 提供者：weixin_38518722

  1. 基于小波神经网络的滚动轴承故障诊断方法研究

  2. 将小波分析技术与神经网络技术相结合，通过小波分析技术对振动信号进行滤波消噪，构建时频关联分析的信号特征表征轴承的故障信息，实现准确的故障特征提取。运用神经网络方法具有的网络自适应能力，自学习能力，在背景噪声统计特性未知的情况下，提高轴承故障诊断系统的鲁棒性和可靠性，构建低成本、高可靠的滚动轴承故障分析诊断系统，实验结果表明，系统在训练信号、检测信号采集位置不同，训练轴承受损程度、检测轴承受损程度不同的情况下，均具有良好的检测识别能力，说明系统具有良好的鲁棒性，该方法有效可行。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38687904