云南省教育厅科学研究基金(08J0009)
- 作品数：8 被引量：63H指数：6
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- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程电子电信更多>>
- 基于EMD和模糊C均值聚类的滚动轴承故障诊断被引量：13
- 2009年
- 针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于经验模态分解和奇异值分解的特征提取与模糊C均值(FCM)聚类的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先对滚动轴承振动信号进行EMD分解,组成初始特征向量矩阵;并对该矩阵进行奇异值分解,将矩阵的奇异值作为故障特征向量;最后以FCM聚类为故障分类器,实现滚动轴承不同故障类型的识别.实验结果分析表明,该方法能有效地进行滚动轴承故障诊断.
- 周川伍星刘畅贺玮
- 关键词：滚动轴承经验模态分解模糊C均值聚类奇异值分解
- 基于微粒群算法的盲解卷积及其在故障轴承声信号中的应用被引量：1
- 2010年
- 针对复杂机械声场中,盲解卷积算法分离滤波器长度估计困难的问题,提出一种用微粒群算法优化盲解卷积分离滤波器长度的改进方法,解决了估计结果不确定的问题。该方法以分离信号峭度最大值的倒数为微粒群搜索的适应度,利用微粒群算法搜索到最优的分离滤波器长度,获得了可靠稳定的估计结果。计算机仿真和实际环境中故障轴承声信号分离实验证明了该方法的有效性。
- 沈沂伍星迟毅林王宇
- 关键词：微粒群算法盲解卷积滚动轴承
- 基于广义形态滤波和相关系数的Hilbert-Huang变换方法被引量：6
- 2011年
- 针对Hilbert-Huang变换(HHT)中噪声引起的模态裂解和虚假模态问题,应用广义形态滤波降噪法和相关系数法改进了HHT。该方法首先将广义形态滤波器作为经验模态分解(EMD)的预处理,抑制噪声干扰;然后利用相关系数法去除虚假固有模态函数(IMF);最后对真实的IMF进行Hilbert谱分析,得到改进的HHT。利用仿真信号检验了改进HHT的效果,并将该方法应用于滚动轴承故障诊断中。实验分析结果表明:该方法能有效地进行滚动轴承早期故障诊断。
- 刘畅周川伍星迟毅林
- 关键词：HILBERT-HUANG变换经验模态分解相关系数滚动轴承故障诊断
- 利用ADO技术实现LabVIEW程序对远程数据库的访问
- 针对LabVIEW程序连接远程数据库的难点,对客户端访问、查询和操作远程服务器上SQL Server数据库中数据的技术手段进行了论述、比较和分析。着重介绍了基于ADO技术的三种方法:直接调用ADO控件、利用LabSQL工...
- 潘楠迟毅林伍星王宇
- 关键词：LABVIEWADO远程监测数据库
- 文献传递
- 基于盲解卷积和聚类的机械弱冲击声信号提取被引量：7
- 2009年
- 针对对比函数和紧缩方法的时域盲解卷积算法在分离机械弱冲击信号时,其结果易受解卷积滤波器长度影响的缺点,提出结合分层聚类的改进算法。该算法通过设置一个变长度滤波器组,对获得的多个盲解卷积结果进行聚类分析,解决了单次盲解卷积结果不确定问题,获得了可靠性高的估计信号。计算机仿真和实际环境下故障轴承声信号提取实验验证了算法的有效性。
- 王宇伍星迟毅林周川沈沂
- 关键词：分层聚类盲解卷积
- 基于形态滤波和独立分量分析的轴承故障盲分离被引量：7
- 2010年
- 针对独立分量分析(ICA)对噪声较为敏感及滚动轴承故障信号的调制特性,提出一种基于形态滤波与ICA相结合的方法。该方法首先对观测信号进行形态滤波以突出故障特征同时消除其他干扰源,然后应用ICA分离形态滤波后信号。对滚动轴承外圈内圈复合故障信号进行实验研究,结果表明该方法能够有效识别分离滚动轴承故障特征。
- 李豫川伍星柳小勤贺玮
- 关键词：形态滤波独立分量分析故障诊断滚动轴承
- 一种改进的盲解卷积算法在轴承声学诊断中的应用被引量：4
- 2010年
- 针对时域盲解卷积算法滤波器长度估计困难的缺点,提出一种基于遗传算法优化的改进算法。该算法利用遗传算法搜索最佳时延,解决了盲解卷积结果不确定问题,并改进了信号分量的聚类指标,采用峭度作为独立分量间距离测度,提高了信号分量聚类的准确性,获得了可靠的估计信号。计算机仿真和实际环境中故障轴承声信号提取实验验证了该算法的有效性。
- 王宇迟毅林伍星郭雄伟
- 关键词：盲解卷积滚动轴承聚类独立分量分析
- 基于EMD和自适应形态滤波的解调方法及其应用研究被引量：10
- 2011年
- 针对传统包络解调分析中窄带滤波参数难以确定和Hilbert解调的差频现象,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和自适应形态滤波的解调方法,进行滚动轴承故障信息的分离和故障特征频率提取。该方法首先应用EMD的自适应滤波特性分离出故障产生的高频调制信号;然后利用基于峭度的自适应形态滤波方法对其进行解调分析,提取轴承故障特征。仿真及实验分析结果表明:该方法自适应较好,能量损失小,能有效地进行滚动轴承故障特征提取,利于轴承的早期故障诊断。
- 周川刘畅伍星迟毅林
- 关键词：包络解调滚动轴承经验模态分解
- PSO-ICA算法及其在机械故障诊断中的应用
- 提出一种基于独立分量分析(ICA)和微粒群优化(PSO)相结合的算法,该算法以分离信号的负熵为目标函数,采用微粒群优化算法进行全局、并行寻优。该算法针对微粒群算法在达到一定精度后全体微粒爬坡能力低下的不足,提出了迭代次数...
- 李豫川柳小勤伍星迟毅林
- 关键词：微粒群优化独立分量分析故障诊断
- 文献传递
- 基于形态滤波和稀疏分量分析的滚动轴承故障盲分离被引量：18
- 2011年
- 为有效分离滚动轴承复合故障特征,提高故障诊断正确率,针对旋转机械调制故障信号非线性、强噪声干扰以及故障源信号未知的问题,提出一种基于形态滤波(Morphological Filtering,MF)和稀疏分量分析(Sparse Component Analysis,SCA)相结合的故障诊断方法。该方法首先对观测信号进行形态滤波提取信号中重要调制特征并使信号满足稀疏性要求,应用SCA分离滤波后的观测信号。在完备及欠定条件下对故障轴承加速度信号进行实验验证,分析结果表明该方法能够有效分离提取滚动轴承故障特征。
- 李豫川伍星迟毅林刘畅
- 关键词：形态滤波稀疏分量分析故障诊断滚动轴承
