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自适应噪声抵消技术在轴承故障诊断中的应用被引量：4: 2010年; 提出一种变步长自适应滤波方法,从轴承的振动加速度信号中分离出故障信号,有利于包络分析获取故障特征频率。介绍了该方法的原理和算法实现,并对滚动轴承的实际数据进行了分析。结果表明文中提出的方法能够有效的突出故障特征频率成分,避免了误诊断。; 张盈盈潘宏侠郑茂远; 关键词：轴承自适应滤波故障诊断

基于HHT的齿轮箱复合故障诊断研究被引量：3: 2010年; 提出一种基于HHT的齿轮箱复合故障诊断方法。该方法将齿轮箱故障振动信号进行Hilbert-Huang变换,得到信号的Hilbert能量谱,通过谱分析实现齿轮箱复合故障的识别。齿轮箱故障实验信号的研究结果表明:该方法能有效诊断齿轮箱的复合故障。; 宋飞潘宏侠黄晋英; 关键词：故障诊断齿轮箱 HILBERT-HUANG变换

基于粒子群优化的故障特征提取技术研究被引量：14: 2008年; 齿轮传动箱的故障征兆,可以通过不同的特征参量表现出来。传动箱工作过程中,由于响应信号成分复杂,提取其敏感的故障特征信息非常困难。故障程度、部位和类型等对特征参量的敏感程度差别很大,通过传统的特征提取和分析方法可以建立庞大的特征参量集。如何从众多的特征参量中确定可靠有效的故障特征参量,如何根据故障对特征参量的敏感程度优化筛选特征参量集,是实现实时在线故障诊断亟待解决的一个问题。针对传动箱故障特征选择问题,提出了基于粒子群优化(PSO)算法的特征选择方法。将粒子群优化技术用于研究传动箱振动响应信号的分析与处理,用于故障诊断特征参量集的提取与优化,形成了适合该齿轮传动箱的有效故障特征参量,从而建立了与齿轮传动箱故障现象密切相关的特征参量集。把此算法应用到齿轮传动箱故障诊断中,结果证明,该算法有很好的效果,提高了诊断精度,比常用的梯度下降算法具有更快的优化速度。; 潘宏侠黄晋英毛鸿伟刘振旺; 关键词：粒子群优化故障诊断特征提取传动箱

Application of particle swarm optimization blind source separation technology in fault diagnosis of gearbox被引量：5: 2008年; Blind source separation (BBS) technology was applied to vibration signal processing of gearbox for separating different fault vibration sources and enhancing fault information. An improved BSS algorithm based on particle swarm optimization (PSO) was proposed. It can change the traditional fault-enhancing thought based on de-noising. And it can also solve the practical difficult problem of fault location and low fault diagnosis rate in early stage. It was applied to the vibration signal of gearbox under three working states. The result proves that the BSS greatly enhances fault information and supplies technological method for diagnosis of weak fault.; 黄晋英潘宏侠毕世华杨喜旺; 关键词：PSO BLIND SEPARATION FAULT FAULT GEARBOX

独立分量分析在齿轮箱故障诊断中的应用被引量：15: 2008年; 提出了一种用于齿轮箱故障诊断的信号预处理方法。推导了基于互信息最小化的独立分量分析算法(简称ICA算法),应用确定性混合信号对算法进行了仿真验证,并将该算法应用于齿轮箱振动信号的预处理中。经3种工况下的齿轮箱振动信号的ICA分解结果分析,表明应用ICA技术后,故障信息得到了极大的增强。改变了传统的以降噪为主的故障信息增强思想,为微弱故障的有效诊断提供了一定的技术手段。; 黄晋英毕世华潘宏侠杨喜旺; 关键词：独立分量分析齿轮箱故障诊断

齿轮箱箱体的有限元模态与试验模态分析被引量：25: 2010年; 利用ANSYS软件建立齿轮箱的有限元分析模型,可得出齿轮箱的固有频率和振型。理论分析结果和模态试验结果基本一致,说明了齿轮箱体振动模态分析方法的可行性。通过模态分析,可以为齿轮箱的动态响应分析及箱体的设计与改进提供可靠的依据。; 范江东潘宏侠; 关键词：试验模态

小波分析-模糊聚类法用于滚动轴承故障诊断被引量：24: 2008年; 为了对减速器内轴承的运行状态进行故障监测和诊断,在对振动加速度信号进行小波分析的基础上,提出了基于尺度-能量谱的特征提取和模糊聚类相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法应用于齿轮减速器JZQ250的故障诊断中,经对大量实测数据的处理和分析,能够比较准确地识别和诊断出减速器的正常运行状态、内圈故障和外圈故障运行状态,具有一定的工程实用价值。; 崔宝珍王泽兵潘宏侠; 关键词：故障诊断小波分析滚动轴承

基于EMD和ARX模型的齿轮箱故障诊断研究: 2010年; 将EMD算法作为信号预处理的一种手段,将齿轮箱非平稳振动信号分解为一系列平稳过程的IMF分量,并将能量最大的有效分量做为系统模型的输出响应信号,输入轴转速转矩信号为系统输入信号,建立齿轮箱系统的时间序列ARX模型。实验结果表明:ARX模型将输入的波动计算在模型中,增强了系统模型的抗干扰能力,对于提高故障诊断的辨识精度具有重要意义。; 孙黎明潘宏侠; 关键词：ARX模型故障诊断齿轮箱

粗糙集理论在柴油机故障诊断中的应用被引量：1: 2011年; 以柴油机故障诊断为背景,研究了基于粗糙集理论的参数优化在故障诊断中的应用。首先采用小波包能量谱方法提取振动信号的特征参数,并用粗糙集理论对其进行属性约简,最后用RBF神经网络对各类故障进行辨识,结果表明:利用粗糙集约简后,通过减少神经网络的输入节点数,简化网络的结构,提高了诊断的准确率及效率。; 田静宜潘宏侠杨丽金; 关键词：粗糙集小波包变换 RBF神经网络故障诊断

基于粒子群优化的故障特征提取技术研究: 齿轮传动箱的故障征兆,可以通过不同的特征参量表现出来。传动箱工作过程中,由于响应信号成分复杂,提取其敏感的故障特征信息非常困难。故障程度、部位和类型等对特征参量的敏感程度差别很大,通过传统的特征提取和分析方法可以建立庞大...; 潘宏侠黄晋英毛鸿伟刘振旺; 关键词：粒子群优化故障诊断特征提取传动箱; 文献传递

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