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1.
2.
混合SOM和HMM方法在旋转机械升速全过程故障诊断中的应用   总被引:4,自引:1,他引:3  
提出了旋转机械升降速全过程故障诊断的一种新方法-混合SOM和HMM方法,利用多个电充振动传感器在旋转机械升速过程的不同转速段合理地采集数据,经过FFT特征抽提取,再由SOM神经网络进行特征压缩编码,最后根据多变量HMM建模理论,对旋转机械的升速全过程的各种模拟模型故障建立HMM,并进行了概率诊断尝试,实验证明该方法是非常有效的。  相似文献   
3.
旋转机械启动全过程DHMM故障诊断方法研究   总被引:19,自引:0,他引:19  
旋转机械启动过程中的振动信号包含有重要的参考信息,研究该过程中的旋转机械运转状况,有助于发现存在于系统中的早期故障。根据离散隐Markov模型(DHMM)的建模理论,对旋转机械启动过程的振动谱矢量序列进行标量量化处理,并建立了各种模拟故障的DHMM进行故障分类尝试,实验证明,该方法是十分有效的。  相似文献   
4.
双相干谱和RBF网络在旋转机械故障诊断中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
双相干谱保留了信号的相位信息,可以用来描述非线性相位的耦合,径向基函数网络具有良好的推广能力和分类能力。文中将双相干谱和径向基函数网络结合,提出一种基于双相干谱与径向基函数网络相结合的旋转机械故障诊断方法,即以双相干谱为故障特征向量,以径向基函数网络作为分类器,对旋转机械的故障进行分类,并以转子不平衡、转轴碰摩、油膜涡动为例进行实验研究。实验结果表明,结合双相干谱和径向基函数网络的旋转机械故障诊断方法是有效的。  相似文献   
5.
基于Wavelet-HMM的旋转机械故障诊断方法研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
隐Markov模型是一个双随机过程,适用于动态过程的时间序列的建模并具有强大的时序模式分类能力,特别适合非平稳、重复再现性不佳的信号分析;小波变换具有多分辨率分析的特点,在时频两域都具有表征信号局部特征的能力。文中将小波变换和隐Markov模型相结合,提出基于小波变换的HMM状态识别法,利用Daubechies小波进行8尺度的小波分解,然后从小波分解结构中提取一维信号的低频系数作为特征向量,将其输入到各个状态HMM来进行训练,其中输出概率最大的状态即是机组运行状态,从而实现状态的识别,实验结果表明该方法很有效。  相似文献   
6.
提出了一种AR模型的盲辨识的算法,该算法与传统AR模型的辨识算法的区别在于:它可同时确定AR模型的阶次和参数,而不需事先确定AR模型的阶次或者假定AR模型的阶次已知,其特点是计算最小,具有很好的收敛性,并在此基础上,将AR模型的盲辨识方法应用到机械故障诊断中,进行了实验研究,取得了很好的效果。  相似文献   
7.
基于Web的多机组远程监诊系统的设计与开发   总被引:3,自引:0,他引:3  
基于Internet的远程监测与诊断是设备诊断技术和计算机网络技术的有机融合,是设备故障诊断技术发展的崭新阶段。本系统是在本地多机组分布式网络化状态监测与诊断系统基础上而开发的基于Internet的远程诊断系统。提出了系统的总体方案,论述了系统开发过程中所涉及的关键技术,对系统接入Internet所带来的安全问题进行了讨论。  相似文献   
8.
旋转机械轴心轨迹识别的隐Markov模型方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
隐Markov模型(HMM)是一种时间序列的统计模型,在语音识别领域中得到了成功的应用。轴心轨迹是旋转机械故障监测中最为重要的一类图形征兆。本文利用模拟多元时间序列的HMM理论对轴心轨迹的时间序列建立HMM并进行分类。实验表明该方法能够比较理想地对轴心轨迹进行识别。  相似文献   
9.
小波和FHMM在旋转机械升降速过程中的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
小波变换具有时频局部化的特点,可有效地用于非平稳信号的分析和处理。因子隐Markov模型(FHMM)是隐Markov模型(HMM)的扩展形式,适用于动态过程的时间序列的建模并具有强大的时序模式分类能力,特别适合非平稳、重复再现性不佳的信号分析。结合小波变换和FHMM.提出了基于小波变换的FHMM状态识别法,即从小波分解结构中提取一维信号的低频系数作为特征向量,以FHMM作为分类器.并进行实验研究。实验结果表明,该方法是有效的。  相似文献   
10.
研究了一种AR模型的盲辨识算法,该算法可同时辨识AR模型的阶次及相应的模型参数,而不需事先确定AR模型的阶次或者假定AR模型的阶次已知,其特点是计算量小,具有很好的收剑性,适合在线建模,并与常用的奇异值-最小二乘法相比较,无论是运行速度、还是辨识精度方面,都具有优势,尤其随着阶次的增加,优势越明显,仿真结果表明该算法是很有效的。  相似文献   
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