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Novel Ensemble Analytic Discrete Framelet Expansion for Machinery Fault Diagnosis [PDF]
, 2014 小波变换被称为“数学显微镜“,它对机械信号的多尺度分析在机械设备状态监测和故障诊断领域发挥着重要的作用。然而传统二进小波变换在工程应用中存在一些显著的不足,如平移敏感性、小波尺度能量泄漏、固定的二进“频率？尺度“划分网格等。尤其是后者使得经典小波变换对处于二进网格过渡带的特征分析中产生不可避免的“盲区“。基于此,提出一种基于过完备小波紧框架的新式“时间-尺度“分析方法-衍生增强离散解析小波分析框架。该小波分析框架基于双树复小波变换进行构造,通过合理地选择双树复小波基函数 ...
何正嘉 +3 more
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Review on autoencoder and its application [PDF]
, 2021 As a typical deep unsupervised learning model, autoencoder can automatically learn effective abstract features from unlabeled samples.In recent years, autoencoder has been widely used in target recognition, intrusion detection, fault diagnosis and many ...
Jie LAI +4 more
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, 2019 针对强相干噪声干扰下叶片振动信号中裂纹故障微弱特征的提取问题,提出了一种基于稀疏共振解调的诊断方法。首先,利用从中心集化多分辨分析处理机组上取得的原始振动信号进行子空间重构;其次,对小波子空间信号进行希尔伯特包络解调,选取故障特征频率及其倍频成分能量占优的子空间;再次,根据周期性故障稀疏模型,采用梳形滤波器分离故障特征频率及其倍频成分,构造故障分量参考信号;最后,结合故障参考信号对子空间重构信号进行小波降噪,从而提取与叶片裂纹相关的微弱特征。在出现叶片裂纹故障的发电机组增压风机故障诊断案例分析中 ...
李诚 +4 more
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基于MPE和改进K-means算法的分接开关机械故障诊断方法
Gaoya dianqi, 2020 随着有载调压变压器在电网应用的增多以及有载分接开关（on-load tap-changer,OLTC）频繁地调节,分接开关的故障率在不断增加。为更有效进行OLTC机械故障诊断,提出一种基于MPE和改进K-means算法的OLTC机械故障诊断方法。首先,模拟OLTC的不同机械故障,采集振动信号;其次,为实现非线性振动信号下OLTC的故障诊断,采用多尺度排列熵（MPE）进行OLTC机械故障状态的特征提取;再次,采用粒子群（PSO）优化的K-means聚类算法诊断OLTC机械故障;最后 ...
马宏忠, 徐艳, 魏海增
doaj
A review of deep learning-based few sample fault diagnosis method for rotating machinery [PDF]
ObjectivesDeep learning has shown great potential in the field of rotating machinery fault diagnosis. Its excellent performance heavily relies on sufficient training samples.
Jun WU +4 more
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Compressed sensing reconstruction algorithm based on adaptive acceleration forward-backward pursuit [PDF]
, 2020 Aiming at the long running time problem of the traditional forward-backward pursuit (FBP) algorithm,an adaptive acceleration forward-backward pursuit (AAFBP) algorithm was proposed.The reconstruction process of AAFBP algorithm can be divided into two ...
Jing LI +3 more
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Gaoya dianqi, 2021 机械性能损坏是引起断路器故障的主导因素,因而针对断路器的机械故障诊断研究具有非常重要的理论价值与实际意义。为了实现对断路器机械故障的有效诊断,文中提出一种基于高斯径向基函数的识别分类算法。该算法将信号整个有效频段内的归一化能谱作为特征向量,其中每一个频率分量对应着一个特征维度,而且不再涉及时频域分割,所以无需考虑分割依据及合理性等问题,因此具有更强的适应性。另外,所构建的故障诊断系统具有参数修正优化功能,因此诊断准确率能够随着测试数据的不断增加而得到提高 ...
鲁敦科 +3 more
doaj
A Study of mechanical fault diagnosis of diesel engine Based on Support Vector Machine [PDF]
, 2006 统计学习理论是在传统统计学基础上发展起来的一种具有坚实理论基础的机器学习方法，自20世纪90年代以来，自身形成了一个较完善的理论体系——统计学习理论，提出了新的模式识别方法——支持向量机(SVM)。支持向量机作为机器学习领域若干标准技术的集大成者，它在解决小样本、非线性和高维的机器学习问题中表现出了许多特有的优势。随着现代工业及科学技术的迅速发展，现代设备的结构越来越复杂，功能越来越完善，自动化程度越来越高，不仅同一设备的不同部分有互相关联，不同设备之间也存在着紧密的关系 ...
邓小文
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, 2018 针对航天器传动链机械零部件发生故障时训练数据稀缺以及信号的强非平稳\非线性特点,提出了动态数据驱动的子空间稀疏多分类智能故障诊断算法。首先对采集的单一传感器动态信号进行分形小波变换,生成常规和非常规二进小波尺度。然后对生成的各子空间提出基于故障能量指标的稀疏多分类器,以监测部件的故障特征频率为搜索目标,在子空间的包络解调谱上计算特征频率及其倍频附近的能量峰值,导出特定故障模式的稀疏评价指标,以各种故障模式的最大值识别和判定故障类型。所提出的算法完全实现了无人工监督的智能故障诊断 ...
何昱超 +4 more
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Research on Inspecting Engine Performance of Armored Car with Oil Analysis Technology [PDF]
, 2006 利用油液分析技术对机械设备进行状态监测是近年来新兴的应用学科。机械设备内部含有大量的磨擦副，由于磨擦磨损造成的失效占很大比例，因此研究机械设备的磨损状态对掌握机械设备的整体性能状态具有重要意义。随着摩擦学理论的不断完善和发展以及一系列先进分析仪器的诞生，在理论和手段上极大地丰富了油液分析技术，同时计算机技术的应用和发展又为综合分析处理油液的大量信息提供了可能。 本文结合军队重点研究课题“装甲车辆油液分析”，以12150发动机为实例，提出了一种基于油液分析技术的装甲车辆发动机故障诊断方法 ...
张宙
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