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1.
迭旭鹏  康建设  池阔 《机械传动》2020,44(1):143-149
针对齿轮箱的滚动轴承故障信号因噪声干扰,难以进行有效提取的问题,提出了基于变分模态分解与快速谱峭图相结合的轴承故障特征提取方法。首先,利用变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)将振动信号分解成若干个本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),通过相关峭度计算选取故障信息最突出的分量信号;然后,利用快速谱峭图自适应地确定带通滤波;最后,对滤波后的信号进行平方包络谱分析,提取出故障信息。通过公开数据分析和齿轮箱轴承故障实验,证明了该方法的有效性和可行性。  相似文献   
2.
3.
仝蕊  康建设  孙健  杨文  李宝晨 《兵工学报》2019,40(5):1093-1102
针对齿轮性能退化过程中振动信号复杂、特征提取困难等问题,提出采用基于局部特征尺度分解与复合谱的退化特征提取方法。改进复合谱分析法,利用离散余弦变换代替复合谱分析法的傅里叶变换,以减少特征信息的遗漏,提高特征信息敏感度;利用局部特征尺度分解法对振动信号进行分解,并采用贝叶斯信息准则与峭度时间序列互相关系数相结合对内禀尺度分量进行筛选,以剔除不必要分量的影响,有效地提取特征信息;利用改进的复合谱分析法对所选取的内禀尺度分量进行融合,提取复合谱熵作为特征向量。该退化特征提取方法运用于齿轮全寿命退化试验中,对实测信号进行特征提取和退化状态识别,结果表明改进后的复合谱熵对齿轮退化状态具有较好的表征能力。  相似文献   
4.
首先针对EMD算法中端点效应问题,采用镜像延拓法进行算法改进;而后提出一种相关度选取IMF方法,对分解得到的IMF进行相关分析,选出敏感IMF;进而将有效IMF能量比作为故障特征,采用HMM分类器进行故障识别以实现齿轮的故障诊断,实验结果表明了改进EMD和HMM方法的有效性。  相似文献   
5.
分析了利用HMM进行故障诊断和HHMM进行故障预测的框架,针对传统HHMM推理算法复杂,推理时间长的问题,将HHMM转化为DBN,并应用交叉树推理算法,缩短了推理时间。最后将HMM和HHMM应用于轴承故障诊断和故障预测或剩余寿命预测(RUL),通过试验结果验证了这种方法的有效性。  相似文献   
6.
基于信息神经网络的状态维修   总被引:2,自引:0,他引:2  
张伟  康建设  温亮  冯林 《仪器仪表学报》2005,26(8):1497-1499
基于状态的维修(CBM, condition based maintenance)是设备(武器系统)预报初始故障的主动维修的一种形式[1],是装备或设备维修的重要发展方向,也是本世纪初国内外维修领域研究的热点课题.为进一步推进CBM理论的研究与应用,这里提出一种基于信息神经网络的状态维修.在分析CBM所包括内容基础上,介绍了信息神经网络的故障诊断原理,并针对自行火炮发动机进行了CBM的案例研究.通过实验表明,基于信息神经网络的故障方法对于状态维修具有良好的效果.  相似文献   
7.
康建设  尹健 《仪器仪表学报》2006,27(Z2):1752-1754
随着装备(设备)维修理论和相关技术的发展,基于状态的维修(CBM)和预先维修(PaM)等维修新技术正在迅速发展,这也使得有关装备维修的观念正在发生深刻地变化.本文针对当前装备维修的主要方式,论述了包括CBM与PaM在内的以可靠性为中心的维修(RCM)分析决策过程,分析了装备维修工作确定与实施的基本流程,探讨了装备维修信息综合管理的主要内容,讨论了CBM与PaM技术中有关装备故障诊断与故障预测的若干重要问题.  相似文献   
8.
基于知识库的BDAR分析方法研究   总被引:2,自引:1,他引:1  
该文在综述BDARA方法的基础上,提出了应用知识库与BDARA的集成的思路与实施方法、及IBDARA知识库研制开发的关键技术.  相似文献   
9.
迭旭鹏  康建设  池阔 《机械强度》2020,42(5):1051-1058
针对变转速工况下齿轮箱齿轮阶比信号互相干扰故障特征难以提取的问题,提出了基于VMD(Variational Mode Decomposition)和阶比跟踪技术结合的齿轮箱齿轮故障特征提取方法。该方法通过计算阶比跟踪技术对振动信号进行角域重采样;获得重采样信号后,利用VMD按照中心阶比不同,自适应地将重采样信号分解,再利用峭度准则从IMF(Intrinsic Mode Function)分量中选取出故障信号;最后对故障信号进行快速谱峭图处理和滤波平方包络解调。通过变转速下齿轮箱的齿轮故障试验和对比分析,表明该方法能有效提取出变转速下齿轮箱的齿轮故障特征,且降噪效果明显,特征突出,适用于变转速齿轮箱的齿轮故障特征提取。  相似文献   
10.
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