黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12521051) 作品数:11 被引量:135 H指数:8 相关作者: 王金东 赵海洋 徐敏强 陈桂娟 赵海峰 更多>> 相关机构: 东北石油大学 哈尔滨工业大学 北京联合大学 更多>> 发文基金: 黑龙江省教育厅科学技术研究项目 国家科技支撑计划 黑龙江省自然科学基金 更多>> 相关领域: 机械工程 自动化与计算机技术 更多>>
基于振动信号的深沟球轴承滚动体故障诊断研究 被引量:15 2014年 目前针对滚动轴承内、外圈故障的诊断方法较为有效,但难以诊断滚动体故障。针对这种情况,利用时域统计参数(有效值、峭度、脉冲因数、裕度因数)与Hilbert包络谱两种方法,对不同转速、负荷和故障程度情况下滚动体故障与正常状况的振动加速度数据进行比较分析,得出了滚动体故障难以诊断的原因,并给出了解决方法。 赵海峰 杨国斌关键词:深沟球轴承 滚动体 故障诊断 基于多重分形与奇异值分解的往复压缩机故障特征提取方法研究 被引量:12 2013年 针对往复压缩机故障信息干扰耦合,振动信号呈现复杂非线性、非平稳等特性,提出一种基于多重分形与奇异值分解的多传感器故障特征提取方法。广义分形维数能够更精细的刻画信号的局部尺度行为,通过对多传感器信号进行多重分形分析,构成广义分形维数初始特征矩阵,应用奇异值分解法进行数据压缩,提取矩阵特征值作为故障特征向量。以往复压缩机传动机构为研究对象,通过振动信号提取不同位置轴承间隙大故障的特征向量,利用支持向量机作为分类器,与单一传感器多重分形法和多传感器单重分形法进行对比分析,验证了该方法的有效性。 赵海洋 徐敏强 王金东关键词:奇异值分解 支持向量机 往复压缩机 故障诊断 基于多重分形与奇异值分解的往复压缩机智能故障诊断技术 被引量:2 2013年 针对往复压缩机结构复杂,故障位置不集中,单一测点信号难以准确诊断多类故障等特点,提出一套基于多重分形与奇异值分解的往复压缩机智能故障诊断技术。广义分形维数能够更精细的刻画信号的局部尺度行为,以此计算多测点振动信号广义分形维数构成初始特征矩阵,应用奇异值分解法进行数据压缩,提取矩阵特征值作为特征向量。以往复压缩机传动机构为对象,提取常见故障特征向量,建立支持向量模式分类器诊断识别故障,与单一测点多重分形法和多测点单重分形法进行对比分析,验证了该方法的有效性。 陈桂娟 王金东 刘耀芳 赵海洋关键词:奇异值分解 支持向量机 往复压缩机 改进二叉树支持向量机及其故障诊断方法研究 被引量:30 2013年 针对层次结构对二叉树支持向量机分类性能影响较大的问题,提出了一种改进的二叉树支持向量机层次结构构建方法。以类内样本平均距离和类间样本平均距离建立带权值的可分性测度,将类间距离大且类内样本分布广的类最先分离,并提出了权值选取准则和算法步骤。利用标准数据集,通过与不同多类算法比较,验证了改进的二叉树支持向量机的优越性。以往复压缩机传动机构为研究对象,基于多重分形和奇异值分解提取故障特征,应用改进的二叉树支持向量机实现了常见故障的准确诊断。 赵海洋 徐敏强 王金东关键词:故障诊断 往复压缩机 二叉树 支持向量机 基于LMD多尺度熵与SVM的往复压缩机轴承故障诊断方法 被引量:13 2015年 针对往复压缩机振动信号的非平稳和非线性特性,提出了基于LMD多尺度熵与SVM的往复压缩机轴承间隙故障诊断方法。利用具有保形特性的Hermite插值法替代传统LMD中滑动平均法构造均值与包络函数,提高LMD对非平稳信号的分解精度。以改进LMD方法对各状态振动信号进行分解,依据相关性系数选择其中代表故障状态主要信息的PF分量。利用多尺度熵对各PF分量进行定量描述,并以平均类间样本距离对尺度因子进行优选,得出可分性良好的特征向量。使用SVM作为模式分类器,诊断得出了轴承间隙故障类型。同LMD与样本熵以及LMD与近似熵方法所提取特征向量进行对比,结果表明该方法具有更高的识别准确率。 杨松山 周灏 赵海洋 王金东关键词:往复压缩机 轴承 故障诊断 基于三次hermite插值lmd方法的往复压缩机故障诊断技术 被引量:3 2014年 针对往复压缩机振动信号的强非平稳特性和多分量耦合特性,提出了一种基于三次hermite插值的lmd方法。该方法结合三次hermite插值法的优良保形特性,以其对信号极值点进行插值包络,提高局部均值函数和包络估计函数的拟合精度。以往复压缩机轴承故障振动信号为研究对象,通过与原有lmd方法的对比,验证了此方法的优越性,实现了轴承间隙故障的准确诊断。 陈桂娟 邹龙庆 贾春雨 付海龙关键词:故障诊断 往复压缩机 基于间隙运动副的往复压缩机传动机构动力学分析 被引量:11 2013年 以往复压缩机传动机构为对象,利用ADAMS软件的碰撞函数,建立带有转动副间隙的往复压缩机传动机构多体动力学模型,研究间隙转动副对机构动力学性能的影响。考虑间隙幅值、气缸载荷、曲轴转速和柔性连杆等影响因素,进行五种工况的动力学分析。仿真的结果表明所述因素对机构的动力学性能影响显著。 赵海洋 纪彦东 王金东 刘耀芳关键词:往复压缩机 运动副间隙 多体动力学 ADAMS 有理Hermite插值局部均值分解方法及其往复压缩机故障诊断应用 被引量:18 2015年 针对往复压缩机振动信号的强非平稳特性,提出了一种基于有理Hermite插值的局部均值分解(Local mean decomposition,LMD)方法。结合有理Hermite插值法的保形特性和曲线形状随参数可调特性,以其构建极值点间局部包络曲线。提出以极值对称点为依据的局部包络线优选方法,进而提高局部均值与包络估计的拟合逼近精度。给出了有理Hermite插值LMD方法的算法与流程。利用仿真数据,通过与不同插值方法比较,验证了有理Hermite插值LMD方法拟合逼近性能的优越性。以往复压缩机轴承故障振动信号为研究对象,应用有理Hermite插值LMD方法实现了轴承间隙大故障的准确诊断,验证了该方法对强非平稳信号的适用性。 赵海洋 徐敏强 王金东关键词:局部均值分解 往复压缩机 基于LMD样本熵与SVM的往复压缩机故障诊断方法 被引量:19 2014年 针对往复压缩机振动信号的非平稳和非线性特性,提出了基于LMD样本熵与SVM的往复压缩机轴承间隙故障诊断方法。利用具有保形特性的Hermite插值法替代传统LMD中滑动平均法构造均值与包络函数,提高LMD对非平稳信号的分解精度。以改进LMD方法将各状态振动信号分解为一系列PF分量,依据相关性系数选择其中代表故障状态主要信息的PF分量,计算其样本熵形成有效的特征向量。使用SVM作为模式分类器,诊断得出轴承间隙故障类型。同LMD与近似熵方法所提取特征向量进行对比,结果表明本文方法具有更高的识别准确率。 邹龙庆 陈桂娟 邢俊杰 姜楚豪关键词:振动与波 往复压缩机 轴承 故障诊断 基于EMD信息熵和支持向量机的往复压缩机轴承故障诊断 被引量:17 2014年 往复压缩机工况恶劣、结构复杂、易损件多等特点,增加了压缩机故障诊断难度。将EMD信息熵和支持向量机(SVM)技术相结合,应用于压缩机轴承故障诊断。通过EMD对压缩机轴承信号进行分解,计算其信息熵值,并提取出能反映轴承工作状态的信息熵,将其作为特征向量训练SVM网络。结果表明,EMD信息熵和支持向量机相结合的方法,可以准确识别压缩机轴承故障。 王金东 代梅 夏法锋 赵海峰关键词:经验模态分解 信息熵 支持向量机 往复压缩机 故障诊断