河北省自然科学基金(E2013203161)
- 作品数：21 被引量：181H指数：9
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- 相关领域：机械工程自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于迭代自适应多尺度形态滤波的滚动轴承故障诊断被引量：9
- 2015年
- 针对工业现场强噪声背景下振动信号特征信息提取困难和单尺度形态滤波时尺度选择的盲目性和随意性的问题,基于自适应多尺度形态分析(AMMA)的思想提出了一种迭代自适应多尺度形态分析(IAMMA)的滤波方法。该方法对振动信号进行多尺度形态差值迭代运算,每次采用的结构元素尺度逐渐增大,然后求多次滤波结果的平均值,达到滤除噪声成分的目的。对仿真信号和滚动轴承故障信号进行分析,结果表明,IAMMA较AMMA能够选取更为合适的结构元素尺度,提取更多的故障特征信息,滤波效果更佳,与Hilbert包络解调方法相比处理过程更加简捷,从而为轴承的故障诊断提供了一种有效的方法。
- 姜万录李扬郑直朱勇
- 关键词：多尺度滚动轴承故障诊断
- 基于多特征融合多核学习支持向量机的液压泵故障识别方法被引量：15
- 2016年
- 提出基于多特征融合多核学习支持向量机的液压泵故障识别方法。该方法首先对原始信号进行集总经验模态分解,然后分别用AR模型和奇异值分解两种特征提取方法提取故障特征,最后将不同类型的特征分别用相应的核函数进行映射,用多核学习支持向量机来识别液压泵的工作状态和故障类型。实验结果表明该方法显著地提高了故障诊断的准确性。
- 刘志强姜万录谭文振朱勇
- 关键词：多核学习多特征融合支持向量机故障识别液压泵
- 基于EEMD形态谱和KFCM聚类集成的滚动轴承故障诊断方法研究被引量：24
- 2015年
- 针对滚动轴承的故障诊断问题,提出了一种基于集总经验模态分解(EEMD)、形态谱特征提取和核模糊C均值聚类(KFCMC)集成的故障诊断新方法。首先,对实测的滚动轴承振动信号进行EEMD分解,得到若干个代表不同振动模态的内禀模态函数(IMF);其次,基于峭度、能量和均方差三个评价指标,从分解得到的若干个IMF分量中选出含有故障特征信息最丰富的3个IMF分量作为诊断用的数据源;然后在选定尺度范围内提取每个IMF分量的形态谱平均值,将三个形态谱平均值构成一个三维特征向量,作为一个样本,形成样本集;最后,利用KFCMC完成对滚动轴承不同故障的分类识别。此外,为了对比说明该方法的识别效果,还将振动信号用经验模态分解(EMD)方法进行分解,用模糊C均值聚类(FCMC)进行分类识别,结果表明所提方法的识别效果要优于EMD形态谱和FCMC相结合的方法。通过对实测的滚动轴承振动信号的实验验证,表明该方法可以实现对滚动轴承故障的有效诊断。
- 郑直姜万录胡浩松朱勇李扬
- 关键词：滚动轴承均值聚类
- 变分模态分解消噪与核模糊C均值聚类相结合的滚动轴承故障识别方法被引量：22
- 2017年
- 提出了一种变分模态分解消噪与核模糊C均值聚类相结合的滚动轴承故障识别方法。首先,对实测振动信号进行处理,得到VMD的参数;然后,对信号进行VMD分解,得到一系列限带内禀模态函数(BIMF)分量,筛选并叠加组成重构信号;第三步,计算重构信号的样本熵和均方根值作为特征向量,从而得到训练样本和测试样本的特征向量集;第四步,通过KFCM聚类方法对训练样本特征向量集进行聚类分析,得到四种类型信号的聚类中心;最后根据测试样本特征向量与训练样本聚类中心欧式距离最小的原则识别故障类型。此外,将振动信号用经验模态分解(EMD)方法进行消噪,再用KFCM聚类进行分类识别,将两种方法的识别效果进行对比,结果表明所提方法的故障识别效果要优于EMD消噪和KFCM聚类相结合方法的识别效果。
- 姜万录王浩楠朱勇王振威董克岩
- 关键词：故障识别
- 基于HHT和模糊C均值聚类的轴向柱塞泵故障识别被引量：9
- 2015年
- 提出了一种基于Hilbert-Huang变换(HHT)和模糊C均值聚类算法相结合的故障识别方法。利用HHT在处理非线性、非平稳信号方面的优势,对采集到的轴向柱塞泵泵壳振动加速度信号进行HHT处理。首先对信号分别进行经验模态分解(EMD)和集总经验模态分解(EEMD),结合短时最大熵谱分析选取对故障最为敏感的固有模态函数(IMF)分量,再对其分别进行二次分解。然后,采用本文提出的基于局部边际能量谱特征能量的方法求出故障特征向量。最后,采用模糊C均值聚类算法进行故障模式识别。识别结果表明:EEMD比EMD在迭代次数上大幅减少,故障识别准确率有了显著提高。
- 姜万录卢传奇朱勇
- 关键词：流体传动与控制模糊C均值聚类
- 直动型溢流阀非线性动力学行为研究被引量：11
- 2013年
- 针对溢流阀阀芯震颤导致液压系统产生非线性振动问题,建立了溢流阀非线性动力学模型,利用MATLAB/Simulink进行了数值仿真。研究了受自身结构参数和外部主要因素影响下溢流阀的非线性动力学行为。研究结果表明,对溢流阀非线性动力学行为进行研究能够发现系统参数对溢流阀动态特性的影响规律,对优化溢流阀的结构参数、提高溢流阀运行的稳定性、防止液压系统产生自激振荡有重要的理论指导意义和工程实际意义。
- 姜万录朱勇杨超
- 关键词：非线性动力学溢流阀数值仿真自激振动
- 基于ReliefF算法和相关度计算结合的故障特征降维方法及其应用被引量：10
- 2015年
- 在对旋转机械进行故障诊断时,通常要从时域、频域或时频域提取故障特征参数,组成原始的故障特征向量,然而在众多的故障特征当中并不是每个特征对于故障分类都是敏感且有效的。为此,本研究提出了基于Relief F算法和相关度计算结合的故障特征降维方法。采用Relief F加权特征选择算法对原始各特征的分类能力进行评价,选择出分类能力较强的特征;再通过特征相关度算法剔除其中分类能力相近的冗余特征,将剩余的分类能力较强的特征组成最终的降维特征向量用于故障分类和诊断,实现原始特征的降维。通过液压泵和滚动轴承的故障诊断实验,并与传统的主元分析(PCA)方法对比,结果表明该方法能够用较少的降维后的信号特征获得更高的故障正确识别率。
- 姜万录王友荣王振威朱勇
- 关键词：主元分析
- 基于形态差值滤波和差分熵的滚动轴承故障诊断被引量：3
- 2015年
- 针对滚动轴承内外圈的早期故障,提出了一种新的诊断方法,该方法融合了数学形态学对非线性信号的滤波和信息熵理论在信号表征方面的优越性。首先,利用数学形态差值滤波器对实测的轴承内外圈轻重损伤的故障信号进行消噪处理,充分突出了有用的故障特征信息;然后,利用差分熵提取该信号中的突变特征信息,对其进行不确定性和复杂性度量;最后,根据突变点的冲击时间间隔和内外圈故障周期性冲击的时间间隔一致的思想来完成对滚动轴承的故障诊断。通过对仿真信号和滚动轴承实测内外圈两种故障程度的振动信号的诊断分析,证明该方法能够很好地识别轴承内外圈早期故障的类型,且具有很高的准确率。
- 姜万录郑直朱勇李扬
- 关键词：滚动轴承故障诊断
- 形态差值滤波及形态指数在液压泵滑靴磨损状态评估中的应用被引量：3
- 2015年
- 针对液压泵滑靴磨损状态的评估问题,提出了一种基于形态差值滤波和形态指数(MI)的方法来有效地诊断滑靴磨损故障并评估其劣化程度。首先,利用形态差值滤波器对现场实测的正常状态和四种不同磨损程度的滑靴故障的振动信号进行滤波处理,提取出清晰的特征信息;其次,对滤波后的振动信号进行有量纲参数和无量纲参数的提取,其中有量纲参数包括首次引入到液压泵健康状态评估领域的MI;最后,通过分析MI对滑靴磨损故障及其劣化程度的敏感性和变化规律,得出MI可以有效地诊断出滑靴磨损故障及评估其劣化程度。
- 郑直姜万录朱勇胡浩松
- 关键词：液压泵
- 基于小波脊线的混沌运动识别新方法被引量：1
- 2013年
- 基于小波脊线和混沌理论,提出了一种基于小波脊线法的混沌运动识别新方法。首先对Lorenz系统进行了从周期运动到混沌运动的详细演化分析,通过对相轨迹图、功率谱密度图和小波脊线图的对比,证明了小波脊线可以有效地区分系统的周期运动、倍周期分岔运动及混沌运动。然后通过对多个典型混沌系统进行分析,归纳总结了混沌运动在小波脊线图上表现出的规律性和细节特征。最后证明利用小波脊线法可以对混沌运动和随机噪声进行清晰的区分。
- 姜万录李宁宁朱勇
- 关键词：小波脊线LORENZ系统
