国家自然科学基金(50075079)
- 作品数：22 被引量：167H指数：8
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- 相关机构：浙江大学华南理工大学福建农林大学更多>>
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- 相关领域：机械工程电子电信自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于小波包的2D-HMM旋转机械升速过程故障诊断被引量：5
- 2004年
- 利用小波包分解对信号进行精确细分的特点 ,构造出相应的能量谱作为旋转机械运行状态的特征向量 ,并以此作为 2 D HMM的输入进行训练 ,建立了基于 2 D HMM的旋转机械运行状态分类器 ,用以识别机组状态。最后通过 Bently-
- 叶大鹏丁启全吴昭同
- 关键词：小波包分解升速过程故障诊断能量谱
- 转子裂纹的高阶谱分析被引量：23
- 2002年
- 本文研究了具有不同的裂纹深度、裂纹位置的转子裂纹的高阶谱 (主要是三阶谱 )特性 。
- 李志农丁启全吴昭同曾复严拱标
- 关键词：转子裂纹高阶谱旋转机械故障诊断
- Kalman滤波在机械故障信号预处理中的应用被引量：6
- 2005年
- 简要介绍了Kalm an滤波的基本原理及其递推算法,给出利用时间序列自回归(AR)模型建立信号状态方程和观测方程的方法,并依托这两个方程结合Kalm an递推算法形成一种信号滤波处理方法,最后通过仿真和实测信号对这一方法进行验证。研究结果表明:利用Levinson-Durb in算法获得AR系数建立信号模型,再通过Kalm an递推能够有效地剔除振动信号噪声。
- 叶大鹏丁启全吴昭同
- 关键词：KALMAN滤波机械故障信号处理AR
- 双相干谱和RBF网络在旋转机械故障诊断中的应用被引量：7
- 2003年
- 双相干谱保留了信号的相位信息 ,可以用来描述非线性相位的耦合 ,径向基函数网络具有良好的推广能力和分类能力。文中将双相干谱和径向基函数网络结合 ,提出一种基于双相干谱与径向基函数网络相结合的旋转机械故障诊断方法 ,即以双相干谱为故障特征向量 ,以径向基函数网络作为分类器 ,对旋转机械的故障进行分类 ,并以转子不平衡、转轴碰摩、油膜涡动为例进行实验研究。实验结果表明 。
- 李志农丁启全吴昭同郑时雄
- 关键词：径向基函数网络故障诊断旋转机械碰摩油膜涡动
- 旋转机械典型故障的高阶谱特性分析被引量：11
- 2002年
- 在实验结果的基础上详细分析了旋转机械典型故障的高阶谱特性 (特别是三阶谱的特性 ) ,并进行了对比 。
- 李志农丁启全吴昭同曾复
- 关键词：旋转机械
- 旋转机械启动全过程DHMM故障诊断方法研究被引量：28
- 2003年
- 旋转机械启动过程中的振动信号包含有重要的参考信息 ,研究该过程中的旋转机械运转状况 ,有助于发现存在于系统中的早期故障。根据离散隐 Markov模型 (DHMM)的建模理论 ,对旋转机械启动过程的振动谱矢量序列进行标量量化处理 ,并建立了各种模拟故障的 DHMM进行故障分类尝试。实验证明 。
- 丁启全冯长建李志农吴昭同
- 关键词：旋转机械故障诊断振动信号标量量化
- 二维隐Markov模型的故障诊断方法
- 二维隐Markov模型(2D-HMM)具有强大的时序模式分类能力,特别适合于分析非平稳、重复再现性不佳的信号。鉴于旋转机械工作过程中存在大量的非平稳信号,将2D-HMM引入到旋转机械故障诊断中,提出了一种基于2D-HMM...
- 叶大鹏丁启全吴昭同
- 关键词：旋转机械故障诊断非平稳信号
- 文献传递
- 盲系统辨识与故障诊断被引量：6
- 2003年
- 盲系统辨识是一种仅由系统的输出中提取系统的未知信息的一种新的基本信号处理方法.论述了盲系统辨识的基本思想及其算法,将盲系统辨识思想引入到旋转机械状态监测与故障诊断中,提出了基于盲系统辨识的机械故障诊断的方法,并以转子裂纹为例,研究了基于时序模型盲辨识的不同的裂纹位置、深度的转子裂纹参数化双谱特性,得到了一些有价值的结论,为转子裂纹的诊断提供了一种新的方法.实验结果表明,该方法是有效的,基于时序模型盲辨识的参数化双谱分析具有对故障的灵敏性及能显示检测信号的一次、二次谐波等主谐波以及描述检测信号中二次相位耦合等非线性现象.
- 李志农丁启全吴昭同冯长建严拱标
- 关键词：故障诊断特征提取双谱
- 小波域二维隐Markov模型滤波方法
- 2008年
- 针对旋转机械工作过程中产生非平稳信号的特点,在分析非平稳振动信号小波分解后同层小波数和层间小波系数之间关系的基础上,结合二维隐Markov模型(2D-HMM)拓扑结构的表达能力,提出小波域2D-HMM滤波方法,并给出了具体的实现步骤,最后通过Bently-Nevada转子试验系统的实测信号验证算法的有效性。结果表明:小波域2D-HMM滤波算法能够有效地去除非平稳振动信号的噪声。
- 叶大鹏丁启全吴昭同
- 关键词：旋转机械振动信号小波分析滤波
- 小波和FHMM在旋转机械升降速过程中的应用被引量：6
- 2003年
- 小波变换具有时频局部化的特点,可有效地用于非平稳信号的分析和处理。因子隐Markov模型(FHMM)是隐Markov模型(HMM)的扩展形式,适用于动态过程的时间序列的建模并具有强大的时序模式分类能力,特别适合非平稳、重复再现性不佳的信号分析。结合小波变换和FHMM,提出了基于小波变换的FHMM状态识别法,即从小波分解结构中提取一维信号的低频系数作为特征向量,以FHMM作为分类器,并进行实验研究。实验结果表明,该方法是有效的。
- 李志农吴昭同丁启全何永勇褚福磊
- 关键词：小波变换故障诊断旋转机械
