![滚动轴承再制造的行业现状与研究进展]()
论文摘要作为机械传动系统中的关键基础件,滚动轴承再制造的发展状态和技术特征与一般再制造业均存在差异。从发展历程、再制造分级方法以及再制造工艺流程3个方面总结滚动轴承再制造的行业...
![改进奇异谱分解及其在轴承故障诊断中的应用]()
论文摘要针对强背景噪声下难以提取滚动轴承故障特征的问题,提出了基于奇异值差分谱的改进奇异谱分解方法。首先,为克服奇异值分解按经验选择嵌入维数的不足,运用一种新的信号自适应处理方...
![复杂背景下对称差分解析能量算子在轴承故障诊断中的应用]()
论文摘要针对对称差分能量算子对噪声和振动干扰较为敏感的不足,在其基础上提出了对称差分解析能量算子。对称差分解析能量算子在很大程度上克服了噪声和振动干扰的影响,能从重度污染的信号...
![基于FFT与CS-SVM的滚动轴承故障诊断]()
论文摘要针对滚动轴承故障信号强噪声背景和非线性等特点,为精确识别滚动轴承的故障特征频率并精准分类,提出了一种基于Hanning窗插值快速傅里叶变换并利用布谷鸟算法优化支持向量机...
![多深度学习模型决策融合的滚动轴承故障诊断]()
论文摘要针对滚动轴承故障诊断中单一传感器信息的不全面性、单一网络模型的不确定性,提出了基于多深度学习模型决策融合的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用深度卷积网络（CNN）和层叠降...
![基于CEEMD和自适应MCKD诊断滚动轴承早期故障]()
论文摘要针对滚动轴承早期故障难以提取和最大相关峭度解卷积（maximcorrelatedkurtosisdeconvolution,MCKD）降噪效果受滤波器长度L的影响,提出...
![基于改进鱼群算法优化神经网络的轴承故障诊断研究]()
论文摘要论述了一种改进的鱼群算法,利用其全局寻优能力优化BP神经网络的权值和阈值,形成一套基于改进鱼群算法优化神经网络的故障诊断方法（ADAFSA-BP）。通过试验采集和处理轴...
![保持架打滑对航空发动机主轴承故障特征频率的影响]()
论文摘要通过理论推导,得到保持架打滑率与轴承内、外圈和滚动体故障特征频率之间关系。利用圆柱滚子轴承支承的转子实验台验证了推导公式的正确性,并研究保持架打滑率、实际故障特征频率与...
![基于关联维数和线段聚类的滚动轴承故障诊断]()
论文摘要提出一种基于关联维数的滚动轴承故障特征提取方法。线性标度区域的识别是影响关联维数准确度的重要因素,针对关联维数线性标度区对应的二阶导数在零上下波动这一特征,将二阶导数数...
![基于COT-SSD的变转速滚动轴承微弱故障诊断]()
论文摘要针对背景噪声干扰及转速波动工况下滚动轴承微弱故障识别困难这一问题,提出一种结合计算阶次追踪(COT)和奇异谱分解(SSD)的新型诊断方法。利用COT算法对采集的原始时域...
![基于VMD与粒子滤波的滚动轴承故障诊断]()
论文摘要针对旋转设备工作环境复杂,难以提取轴承故障特征信息的问题,提出基于变分模态分解(VMD)和粒子滤波的故障诊断方法。首先,对原始振动信号进行VMD分解,得到有限个具有稀疏...
![KPCA和改进SVM在滚动轴承剩余寿命预测中的应用研究]()
论文摘要为解决支持向量机模型在预测滚动轴承剩余寿命时准确率不高的问题,对核主成分分析（KernelPrincipalComponentAnalysis,KPCA）和最小二乘支持...
![基于谱峭度和最大相关峭度解卷积的滚动轴承复合故障特征分离方法]()
论文摘要针对振动信号中复合故障特征难以准确分离的问题,提出了一种融合谱峭度(SK)和最大相关峭度解卷积(MCKD)的复合故障分离方法。对复合故障信号做谱峭度分析,根据选择的各共...
![基于Dropout-CNN的滚动轴承故障诊断研究]()
论文摘要针对滚动轴承故障特征很难提取及传统故障诊断方法准确率偏低的问题,提出一种基于Dropout的改进卷积神经网络（Dropout-CNN）结构,可以无需预先提取滚动轴承振动...
![EWT和ICA联合降噪在轴承故障诊断中的应用]()
论文摘要在强背景噪声下提取非平稳振动信号的微弱故障特征时,系统信号和干扰噪声在频带互相混叠难以分离,传统消噪方法存在较大局限。为此提出一种基于经验小波变换(EWT)和独立分量分...
![基于深度置信网络和信息融合技术的轴承故障诊断]()
论文摘要提出一种基于深度置信网络(DBN)和信息融合技术的轴承故障诊断新方法。首先采用集合经验模式分解将轴承振动时域信号分解为若干个固有模态函数,并分别输入至若干个DBN中进行...
![基于经验模态分解和主成分分析的滚动轴承故障诊断研究]()
论文摘要针对传统的振动信号特征提取效率低、诊断时间较长等问题,提出了基于经验模态分解与主成分分析的滚动轴承故障诊断方法。首先利用经验模态分解将振动信号分解为有限个本征模函数和一...
![基于改进型深度网络数据融合的滚动轴承故障识别]()
论文摘要针对传统智能诊断方法依赖于信号处理和故障诊断经验提取故障特征以及模型泛化能力差的问题,基于深度学习理论,提出将卷积神经网络算法结合softmax分类器,针对数据集不平衡...
![基于TL-LSTM的轴承故障声发射信号识别研究]()
论文摘要针对多工况下滚动轴承故障声发射信号智能识别问题,提出了一种长短时记忆网络(LSTM)与迁移学习(TL)相结合的故障识别新方法。该方法仅以单一工况下原始声发射信号参数作为...
![基于改进经验小波变换的滚动轴承故障特征提取方法研究]()
论文摘要针对振动信号的非线性、非平稳性和早期故障特征信号难以提取的特点,提出一种基于改进经验小波变换的故障特征提取方法。通过包络分析和对包络曲线进行阈值分割修整的方法来确定经验...
