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旋转机械常见故障诊断的非线性动力学研究综述被引量：2: 2010年; 对旋转机械中常见的转子偏心、松动、裂纹、碰摩四种故障诊断的非线性分析方法进行了综述,探讨了这些机械系统中可能出现的复杂运动,比较了各种方法的优缺点并对其发展方向做了展望。; 朱亮向家伟宋宜梅; 关键词：转子故障非线性动力学偏心碰摩

大型龙门铣床主轴滑枕结构有限元分析被引量：15: 2009年; 主轴滑枕是机床中一种必不可少的通用零部件,亦是影响机床工作性能的薄弱环节。运用有限元分析方法进行工作状态下滑枕静变形分析和热-结构耦合变形分析,研究大型龙门铣床主轴滑枕结构变形规律,给出了定性和定量的分析结论,为滑枕结构优化设计提供理论依据和指导。; 向家伟王荣徐晋勇冯建国; 关键词：有限元分析

运行模态分析方法综述被引量：10: 2010年; 运行模态分析(OM A)是结构动态设计和机械故障诊断的一种重要方法,是系统辨别方法在工程振动领域中的应用。为了在结构动态设计和机械故障诊断中更好地运用该方法,从频域方法、时域方法以及时频分析方法三个方面,综述了运行模态分析国内外研究现状,指出了其关键技术、存在问题以及研究发展方向。; 陈东弟向家伟; 关键词：参数识别时频分析方法

SVM模式识别技术及在机械故障诊断中的应用进展被引量：10: 2009年; 支持向量机(Support Vector Machines,SVM)是一种基于统计学习理论的新型机器学习方法,对小样本决策具有较好的学习推广性。为在机械故障诊断中更好地运用该方法,从基于支持向量机理论的模式识别技术和机械故障诊断中应用两方面,综述了近年来支持向量机国内外研究应用现状,分析了技术特点、存在问题、解决方案及其在机械工程领域应用前景。; 王长林陈鸿宝林玮秦启茂宋宜梅; 关键词：支持向量机模式识别故障诊断

CONSTRUCTION OF WAVELET-BASED ELEMENTS FOR STATIC AND STABILITY ANALYSIS OF ELASTIC PROBLEMS被引量：4: 2011年; Two kinds of wavelet-based elements have been constructed to analyze the stability of plates and shells and the static displacement of 3D elastic problems.The scaling functions of B-spline wavelet on the interval(BSWI) are employed as interpolating functions to construct plate and shell elements for stability analysis and 3D elastic elements for static mechanics analysis.The main advantages of BSWI scaling functions are the accuracy of B-spline functions approximation and various wavelet-based elements for structural analysis.The performances of the present elements are demonstrated by typical numerical examples.; Yongteng Zhong; 关键词：静力学分析 B样条小波缩放功能

基于OSA-CBM煤矿机械故障诊断系统的设计与研究被引量：13: 2009年; OSA-CBM是设备基于状态维护的模块间接口和描述数据的开放体系标准,构建符合OSA-CBM标准的矿山设备监测诊断系统是促进现代信号处理和诊断技术在煤矿行业中应用的有效途径。对基于OSA-CBM标准的诊断系统结构进行了研究,并详细论述了采用Web Serv-ices技术实现监测诊断系统的可行性和方便性。; 耿涛宋宜梅向家伟韦星植海深; 关键词：煤矿机械故障诊断 WEB SERVICES

基于SVM的旋转机械转子故障预示研究被引量：1: 2010年; 支持向量机包括支持向量回归机和支持向量分类机。本文提出了一种用于旋转机械转子故障预示的方法,通过支持向量分类机(SVC)对旋转机械转子故障进行分类并建立故障分类器,利用支持向量回归机(SVR)对转子运行状态趋势进行预示,并将预示结果输入到SVC以判断预示结果的属性。对支持向量回归机进行了仿真研究。将支持向量机与神经网络算法从理论和实验研究两个方面进行了对比研究,结果表明,该方法具有较好的故障预示能力。; 秦启茂王长林宋宜梅朱亮; 关键词：支持向量机旋转机械

基于支持向量机的机械多故障智能分类方法研究被引量：1: 2009年; 典型故障数据样本的严重不足是制约机械故障智能诊断技术发展的主要原因之一。提出了一种基于支持向量机的机械故障诊断新方法,综合了单值和多值支持向量机分类算法,在此基础上,建立了多故障分类器。采用该方法对转子实验台典型的多故障数据进行分类,结果表明:只需少量的时域数据样本来训练分类器,即可实现多故障的识别与诊断,克服了已有方法需要对原始数据进行预处理的困难,可更方便地应用于机械设备多分类故障诊断领域。; 王长林林玮陈鸿宝秦启茂宋宜梅; 关键词：支持向量机多故障分类器机械故障诊断

支持向量机及其在机械故障诊断中的应用研究: 2009年; 针对支持向量机分类算法中模型选择对分类精确性影响很大的问题,结合转子实验台模拟的典型旋转机械故障数据对影响多故障分类器分类性能的相关因素进行了研究。结果表明,在少量时域故障数据样本条件下,选用不同的核函数及核函数参数对多故障分类器的分类精度有一定影响,为实际工程应用中选择合适的支持向量机核函数类型及其参数提供一定的帮助。; 王长林秦启茂宋宜梅; 关键词：支持向量机机械故障诊断多故障分类器

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