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基于希尔伯特-黄变换机械故障诊断的研究
- 基于希尔伯特-黄变换机械故障诊断的研究
TMS320F2407andAD73360
- 介绍两种不同结构 SPI 的接口电路软硬件设计方法。给出了由 TMS320F2407 DSP 与 16 位 Σ-ΔA/ D 转换器 AD73360 组成的多路数据采集系统，具有硬件结构简单、6 通道相关信号同时采样、内置抗混叠滤波器和程控放大器、采样速率和抗混叠滤波频率可通过编程选择等特点，最高采样率可达 64 k/ s, 已在矿山设备机械故障诊断、电力参数测量系统中得以应用，效果良好。-The design of TMS320F2407 DSP and AD73360
EMDaHHT
- 用于故障诊断 机械故障 emd 支持向量机 柴油机设备常见故障-fault diagnosis manufacturer emd hht
cyclic-cumulant
- 高阶循环统计理论在机械故障诊断中的应用，分析了特征提取的等与机械状态监测和故障诊断的应用-Order cyclic statistical theory analysis feature extraction applications such as mechanical condition monitoring and fault diagnosis in mechanical fault diagnosis,
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- 将高阶时频表示引入机械故障诊断领域。介绍了Wigner 高阶矩谱(WHOS)的概念、定义。针对多分量信号Wigner 高阶矩谱的交叉项会产生“虚假信号”,结合局域波法, 提出了一种抑制WHOS交叉项的新方法。首先对复杂信号进行预处理, 利用局域波分解方法把其分解成有限个具有单分量特性的基本模式分量,然后对每个基本模式分量计算WHOS。该方法能有效抑制WHOS时频分布的交叉项。通过仿真实验和转子的故障实验,以Wigner 双谱为例, 验证了该方法的实用性,为故障诊断的特征提取提供了新的工具-Hig
基于核函数主元分析的机械故障诊断方法
- 提出基于核函数主元分析的机械故障诊断方法, 它保留主元分析的优点并具有处理非线性的能力。该方法通过核函数映射将非线性问题转换成高维的线性特征空间, 然后对高维空间中的映射数据作主元分析,提取其非线性特征, 对机械故障模式进行识别。并与主元分析方法进行对比分析, 实验结果表明核函数主元分析法非常有效。-Proposed mechanical fault diagnosis method based on Kernel Principal Component Analysis, it retains
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- 机械设备发生故障时, 故障特征的提取很重要。对于多通道的设备故障振动信号, 应用非平稳信号的盲源分离算法, 可以有效地提取各自独立的非平稳振动源,从而可以准确地进行机械故障诊断。针对不同时频分布的非平稳盲源分离算法, 比较了它们的分离效果。以转子的复合故障为例, 验证了该算法在故障诊断中可行性。-Machinery and equipment failure, the fault feature extraction is very important. Failure vibration si
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- 对重分配小波尺度谱存在着时、频分辨率不能同时达到最佳及当振动信号中存在着能量较大的噪声时会降低其时频分布可读性的缺陷，提出一种基于参数优化和奇异值分解(SVD)提高重分配尺度谱时频分布可读性的方法。首先利用Shan— non熵方法优化重分配尺度谱基函数的时间．带宽积(TBP)，克服其时、频分辨率不能同时达到最佳的缺陷，再对重分配尺度谱 进行SVD降噪降低噪声干扰影响，提高时频分布的可读性。最后用该方法对仿真信号和滚动轴承故障信号进行了分析，结果表明该方法的时频聚集性更好，抗噪能力更强，能
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- 滚动轴承是各种机电设备中的重要部件，其主要特点是其寿命的随机性较大，且它的好坏直接影响到设备的正常运行。因而掌握轴承运行的工作状态以及故障的形成和发展是目前机械故障诊断领域中研究的重要内容之一。利用轴承的随机振动信号对其工作状态进行诊断是目前最常用的方法-Rolling is a variety of mechanical and electrical equipment is an important component, its main feature is its randomness
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- 滚动轴承故障诊断是机械故障检测中一个重要方面。使用小波包分析和包络分析相结合的方法提取轴承微弱振动信号, 克服了传统包络分析方法易丢失信号有效成分的缺点。包络信号的细化谱较好体现了轴承故障信息。-Bearing Fault Diagnosis of mechanical fault detection in an important aspect. The use of wavelet packet analysis and envelope analysis method of combini
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- 小波分析可同时从时域和频域两个方面对信号进行分析，结合包络分析十分适合滚动轴承的故障特征提取；基于双通道的全矢小波分析方法不仅对单通道小波分析方法具有兼容性，而且弥补了传统的基于单通道信 息进行旋转机械故障特征提取造成的信息量不完整、易导致误诊的弊端。结果表明，在针对滚动轴承外圈故障特征提取时，全矢小波分析方法较小波一包络分析方法具有一定的优势。 -Wavelet analysis simultaneously from the time domain and frequency doma
Thermal-image-enhancement
- 热图像增强使用二维经验模式分解结合相关向量机的旋转机械故障诊断 -Thermal image enhancement using bi-dimensional empirical mode decomposition in combination with relevance vector machine for rotating machinery fault diagnosis
labview-zhendongxinhao
- labview文献，基于振动信号旋转机械故障诊断的研究文献-labview literature, literature-based fault diagnosis of rotating machinery vibration signals of
xiaobobaoyuzhijiangzao
- ：提出一种基于对偶树复小波块阈值的信号降噪方法，并将其成功应用于机械故障诊断中。机械设备的振动信号都或多或少地含有噪声，导致弱故障信息的提取一直是故障诊断的难点和热点。提出的降噪方法充分利用对偶树复小波变换的平移不变性和块阈值法的更优估计特性，可以获得比常规的小波降噪方法以及基于常规离散正交小波变换的 NeighBlock 降噪法更高的信噪比， 不仅能有效抑制高斯白噪声， 还能够去除冲击信号中的脉冲噪声。-：A denoising method of block thresholding bas
EMD-HHT
- 用于机械故障诊断中的EEMD 分解和HHT 变换，我当初就是用的这个程序，稍加修改就可以满足您的要求-EMD-HHT,this program is correct
Fault-diagnosis-System
- 机械故障诊断方法概述 信号处理方法概述 齿轮箱故障诊断-Mechanical fault diagnosis method outlined signal processing method outlined gearbox fault diagnosis
Mechanical-fault-diagnosis-
- 介绍国内外机械故障诊断技术的发展情况，并列举了应用实例。-Describes the development of domestic and foreign machinery fault diagnosis technology, and examples of its applications.
xuanzhuanjixie
- 旋转机械故障诊断与识别的方法频谱分析与功率谱分析-Rotating machinery fault diagnosis and recognition method spectral analysis and power spectrum analysis
fault_diagnosis
- 故障诊断书籍，介绍了机械故障诊断的基本原理，方法和应用，对现代诊断方法，如小波分析、EMD方法进行介绍，并列举了相关应用实例(The fault diagnosis book introduces the basic principles, methods and applications of mechanical fault diagnosis, introduces modern diagnostic methods, such as wavelet analysis and EMD me
基于改进的希尔伯特振动分解的机械故障诊断方法研究
- 针对多分量机械故障振动信号的特征提取问题，介绍一种基于希尔伯特振动分解( HVD) 的时频分析方法。该方法首先利用 Hilbert 变换得到原始振动信号的解析信号，然后通过对解析信号的瞬时频率低通滤波获得信号中幅值最大分量的瞬时频率，同时经同步检测获得相应的瞬时幅值和初相位，最后经过迭代运算自适应地检测出原信号各分量的时频信息。针对 HVD 方法的边界效应问题，提出一种基于相关系数准则的波形匹配边界延拓法对其进行改进。 通过两组仿真信号分析验证了 HVD 方法对多分量非平稳信号的分解能力，同时