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1.
高频共振法在滚动轴承故障诊断中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
总结了用高频共振法进行故障诊断的步骤,并提出了使用这一种方法时要注意的一些具体问题,实验表明该方法对周期性脉冲信号的检测是一种行之有效的方法。  相似文献   
2.
为满足生产实际中空调性能在线检测的要求,针对车辆空调性能的检测进行了研究,研制了一套在检测线上实时快速测量空调温度、湿度、风速等性能指标的系统.详细阐述了整个检测系统的硬件设计、软件设计、数据处理方法等,并在实地测量的基础上,得出了测量数据,绘制了相应的拟合曲线.实际应用表明,该系统使用方便、性价比高,具有广阔的推广应用前景.  相似文献   
3.
基于双谱估计的滚动轴承故障特征的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
陆爽  侯跃谦  田野 《机床与液压》2005,(2):174-175,177
提出了基于双谱估计的滚动轴承诊断的方法。利用双谱函数做出滚动轴承故障信号的特征图谱,并加以分析。实验表明,双谱可以敏感地监测滚动轴承故障的出现,并且可以有效地识别滚动轴承不同的故障特征。  相似文献   
4.
根据径向基函数神经网络的优点,在对滚动轴承振动信号故障特征分析的基础上,提出一种应用主矢量分析(PCA)将高维相关变量转化为低维独立变量,利用其特征值建立径向基函数神经网络的方法,并用该网络对滚动轴承的故障模式进行了识别。理论和试验证明了该方法的有效性,且具有较高的识别精度。  相似文献   
5.
径向基函数(RBF)神经络是一种三层前馈型神经网络,它具有较强的非线性函数逼近能力和分类能力。根据径向基函数神经网络的优点,在对滚动轴承振动信号故障特征分析的基础上,应用K-L变换将所测取的振动相关特征矢量转化为独立的特征矢量,利用其主特征值建立径向基函数神经网络,并用该网络对滚动轴承的故障模式进行了识别。理论和试验证明了该方法的有效性,且具有较高的识别精度。  相似文献   
6.
基于分形的滚动轴承故障模式的识别   总被引:6,自引:2,他引:4  
陆爽  张子达  李萌 《轴承》2004,(10):34-36
针对滚动轴承振动信号的特点,从分形原理出发,利用盒维数的概念,对滚动轴承故障产生的非平稳、非线性信号进行了定量描述。试验结果表明,由于滚动轴承不同故障的动力学产生的机制不同,其盒维数明显不同。因此利用盒维数可以准确地识别滚动轴承的故障模式。  相似文献   
7.
机械微弱振动信号检测的研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
陆爽  张子达  李萌 《机电工程》2004,21(7):41-44
研究了信号局部奇异性在小波变换下的特性。根据故障信号和噪声的局部奇异性在小波变换下模极大值在不同尺度上的传播特性不同的特点,利用小波分解重构算法,对机械振动信号进行了分解、去噪、重构和谱分析。实验表明,小波减噪方法非常适于机械微弱振动信号的检测。  相似文献   
8.
陆爽  李萌 《化工机械》2005,32(1):14-17,64
对高阶统计量方法用于滚动轴承故障特征提取进行了研究,提出了基于双谱估计的滚动轴承故障诊断方法。利用高阶统计量方法做出了滚动轴承故障信号的高阶统计量中的双谱特征图谱。研究表明,双谱可以敏感地监测滚动轴承工作状态的模式,因而可以有效地识别滚动轴承不同的故障特征。  相似文献   
9.
基于小波包和支持向量机的滚动轴承故障模式识别   总被引:3,自引:1,他引:2  
田野  陆爽 《机床与液压》2006,(6):236-240
为了解决对故障轴承的特征提取和故障特征准确分类问题,提出了应用小波包变换和支持向量机相结合进行滚动轴承故障诊断的方法.小波包变换具有良好的时-频局部化特征,非常适于对瞬态或时变信号进行特征提取.而支持向量机可完成模式识别和非线性回归.利用上述原理根据轴承振动信号的频域变化特征,采用小波包变换对其提取频域能量特征向量,然后利用建立的支持向量机多故障分类器完成滚动轴承故障模式的识别.试验结果表明,支持向量机可以有效、准确地识别轴承的故障模式,为轴承故障诊断向智能化发展提供了新的途径.  相似文献   
10.
基于K-L变换和支持向量机的滚动轴承故障诊断   总被引:1,自引:0,他引:1  
毛志阳  陆爽 《煤矿机械》2006,27(6):1084-1086
提出了应用K-L变换和支持向量机相结合进行滚动轴承故障诊断的方法。K-L变换可以将高维相关变量压缩为低维独立的主特征向量,而支持向量机可以完成模式识别和非线性回归。试验结果表明,利用主矢量分解后的主特征向量与支持向量机相结合可以有效、准确地识别轴承的故障模式,为轴承故障诊断向智能化发展提供了新途径。  相似文献   
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