李玉奎
- 作品数：4 被引量：14H指数：2
- 供职机构：燕山大学电气工程学院河北省工业计算机控制工程重点实验室更多>>
- 发文基金：国家杰出青年科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：机械工程电子电信更多>>
- EMD和平滑伪Wigner-Ville谱熵的轴承故障诊断被引量：8
- 2014年
- 提出一种基于经验模态分解(EMD)和平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)谱熵的滚动轴承故障诊断的方法。EMD方法充分保留信号本身的非线性和非平稳特征,在信号的滤波和去噪中具有较大的优势,SPWVD谱熵用于定量刻画轴承不同状态下振动信号的时频能量分布,将二种算法相结合应用于不同工作状态滚动轴承,并设计最小二乘支持向量机(LS-SVM)智能模型,实现轴承状态和故障类型的自动分类和识别。通过SPWVD谱熵与谱峭度法的对比,验证了SPWVD谱熵的有效性。实验表明此方法能够有效地提取轴承故障的特征信息,提高轴承故障诊断率。
- 臧怀刚王石云李玉奎
- 关键词：振动与波谱熵
- 多尺度近似熵在机械故障诊断中的应用被引量：1
- 2015年
- 针对机械故障信号非线性、非平稳性特点,提出了一种基于多尺度近似熵和支持向量机的故障诊断方法,首先利用多尺度近似熵对故障信号进行故障特征提取,然后结合支持向量机对不同的机械振动信号进行分类。结果表明,该方法能有效识别轴承类故障。
- 臧怀刚李玉奎刘子豪
- 关键词：滚动轴承故障诊断近似熵多尺度支持向量机
- 基于非平稳信号分析的滚动轴承故障诊断研究
- 滚动轴承广泛应用于工业生产中,其作为机械设备的核心部件,运行状态直接影响到机械设备的可靠性及稳定性。因此,对滚动轴承进行故障诊断对于机械设备的运行维护具有重要意义。故障信息的特征提取是轴承故障诊断的关键,本文针对滚动轴承...
- 李玉奎
- 关键词：滚动轴承局域均值分解形态滤波近似熵故障诊断
- 文献传递
- 基于形态滤波和Laplace小波的轴承故障诊断被引量：5
- 2016年
- 针对强噪声背景下,轴承故障冲击响应的提取易被周围噪声干扰的问题,提出了一种基于数学形态学滤波和Laplace小波的包络谱分析方法。首先通过形态学滤波来滤除信号中的复杂噪声,增强信号的冲击特征,然后采用Laplace小波相关滤波法提取信号的冲击响应,最后对提取的冲击相关系数进行包络谱分析,即可诊断出故障。该方法结合了数学形态滤波和Laplace小波两者的优点,可以准确地捕捉到强噪声下的故障脉冲。将该方法应用于轴承内圈、外圈的故障诊断,与传统包络谱分析方法的对比结果很好地验证了所提方法的有效性。
- 臧怀刚刘子豪李玉奎
- 关键词：形态滤波相关滤波包络分析故障诊断
