滚动轴承论文

论文摘要提出了一种基于相关峭度的共振解调方法,并应用于滚动轴承复合故障特征的分离。沿频率轴平移给定滤波窗,计算每个滤波信号的相关峭度;通过设定不同的故障解卷积周期,形成多条故障...

论文摘要针对滚动轴承早期微弱故障检测及故障状态监测问题,提出了一种基于变模态分解(VMD)分解和支持向量数据描述(SVDD)的滚动轴承性能退化评估模型。对振动信号进行VMD分解...

论文摘要为了对机械结构正常工作过程中无法避免的振动现象进行研究,利用LabVIEW特有的图形化编程方式开发设计了针对振动信号的信号分析系统,并且建立了与MATLAB之间的通信....

论文摘要针对滚动轴承失效的故障诊断方法,介绍了人工神经网络在滚动轴承故障诊断中的优势与发展现状,分析了常见人工神经网络类型在滚动轴承故障诊断中的应用,提出了人工神经网络在滚动轴...

论文摘要相对于传统的"对信号进行特征提取+人工选择对数据敏感的特征值+预测模型"的滚动轴承寿命预测方法,深度信念网络（DBN）有显著的优势:DBN可以直接处...

论文摘要针对传统轴承故障诊断方法过度依赖专家经验和故障特征提取困难的问题,提出了一种基于同步挤压S变换(synchrosqueezedStransform,SSST)和深度曲线...

论文摘要轴承是机械传动系统中最关键也是最易发生故障的部位之一,准确的识别其故障是实现设备稳定运行的关键。综合考虑油膜和滚动体滑动等非线性因素,建立了包含局部故障的滚动轴承系统五...

论文摘要针对单一退化变量预测滚动轴承性能退化趋势时可靠性和误差精度较低的问题,提出了基于多退化变量灰色预测模型的滚动轴承剩余寿命预测方法。该方法通过提取滚动轴承全寿命周期振动信...

论文摘要滚动轴承失效是最常见的传动系统故障,滚动轴承一旦发生故障会造成极大的经济损失和安全风险。因此,在故障发生的早期进行故障诊断可以有效地避免损失,具有很大的实际意义。应用B...

论文摘要针对滚动轴承运行过程中引发的滚动体故障、内圈故障以及外圈故障,文章第一次将人工鱼群优化支持向量机的算法用于滚动轴承故障类型的诊断识别。同时,将该算法诊断识别的结果与PS...

论文摘要滚动轴承的剩余使用寿命(Remainingusefullife,RUL)预测是轴承健康管理的关键一环。然而,对于滚动轴承RUL预测的两个关键问题:开始预测时间点(Sta...

论文摘要针对轴承故障样本少导致识别精度低的问题,提出一种基于无监督迁移成分分析（unsupervisedtransfercomponentanalysis,UTCA）和深度信念...

论文摘要以滚动轴承为研究对象,应用ABAQUS/Explicit建立外圈表面线剥落缺陷轴承和无缺陷轴承的有限元动力学分析模型.考虑载荷、转速、接触及摩擦等影响因素,研究了轴承外...

论文摘要针对滚动轴承振动信号降噪时,克服模式混叠、保证各频率成分完整性和独立性问题,提出最大类间方差-经验小波变换分解（maximumbetween-clustervarian...

论文摘要针对传统时频分析方法分解不准确、效率低下的问题,提出一种改进的自适应变分模态分解(AVMD)方法,该方法预先使用短时傅里叶变换预估模态数量,并对原始信号频谱与分量叠加频...

论文摘要深度学习以其强大的特征提取能力展现了它在故障诊断领域的绝对优势。为此,提出了一种基于EMD和SSAE的滚动轴承故障诊断方法。首先采用EMD方法分析滚动轴承振动信号,并用...

论文摘要通过总结非线性动力学系统现有部分成果,给出了非线性共振的含义及其计算方法。结合课题组在航空发动机转子系统非线性动力学研究领域的部分研究成果,以滚动轴承转子系统的VC共振...

论文摘要旋转机械作为机械设备中的主要设备类型,工作环境恶劣,对设备本身的寿命有着重要的影响。滚动轴承作为旋转机械中的重要组成部件,对设备运行的可靠性和安全性起着至关重要的作用。...

论文摘要为增强滚动轴承故障诊断过程的智能性,提高故障诊断的准确率,并适应大数据故障诊断的需求。文章提出了一种基于经验模态分解(EMD)及卷积神经网络(CNN)的滚动轴承故障特征...

论文摘要针对传统滚动轴承故障诊断方法过度依赖专家经验和故障特征提取困难的问题,结合深层神经网络处理高维、非线性数据的优势,提出了一种基于深层小波卷积自编码器(DWCAE)和长短...