张随征
- 作品数：8 被引量：29H指数：3
- 供职机构：北京工业大学机械工程与应用电子技术学院北京市先进制造技术重点实验室更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划北京市教委科技计划面上项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程更多>>
- 基于多小波包样本熵的轴承损伤程度识别方法被引量：11
- 2015年
- 为了自动辨识不同尺度下的轴承故障,建立了一种基于多小波包系数样本熵和BP神经网络的模式判别方法。针对5种尺度下的轴承外圈故障信号,分别采用GHM多小波包完成三层分解。为了充分利用多小波包的分析优势,将分解后的16个频段信号分别求系数样本熵,并将其作为神经网络的输入向量。通过三层BP神经网络的训练、学习,并与dB10小波包神经网络做了对比研究。结果表明,多小波包样本熵可以区别不同损伤程度的故障信号,且多小波包样本熵与神经网络结合,其辨识精度更高,分类效果明显优于传统单小波,便于轴承损伤程度的自动识别。
- 张建宇张随征管磊杨洋
- 关键词：BP神经网络自动识别
- 基于不同多小波重构方式的复合故障特征分离
- 机电设备中故障往往以复合故障形式出现,并且故障特征互相融合在一起,使得故障诊断更加困难.多小波由于具有多尺度函数和小波函数,能更好的匹配不同的故障特征,因此,常用在复合故障特征提取中.为了将不同故障特征从复合故障信号中分...
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- 关键词：滚动轴承故障诊断信号处理
- 文献传递
- 多小波自适应阈值降噪在故障诊断中的应用被引量：15
- 2013年
- 为了提取淹没在强背景噪声下的微弱故障信息,引入多小波自适应阈值降噪方法实现滚动轴承的信号去噪,并结合包络解调提取故障特征.多小波具有多个尺度函数和小波函数,具备单小波无法同时满足的对称性、正交性、紧支性和高阶消失矩等优良特性,可匹配信号中的不同特征信息.基于轴承外圈点蚀故障的仿真信号,分别利用GHM多小波和Db2小波对其进行降噪处理.通过信噪比的定量分析表明,相比单小波而言,多小波的降噪优势明显.针对滚动轴承的微点蚀实验信号和现场实采集的工程数据,多小波自适应阈值技术比单小波方法具有更好的降噪效果,且更易于提取出滚动轴承的早期故障信息.
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- 关键词：滚动轴承多小波
- 基于响应信号时频联合分布特征的模态参数辨识方法
- 本发明涉及一种基于响应信号时频联合分布特征的模态参数辨识方法，直接利用结构的振动响应进行信号分析和结构的模态参数辨识。首先对结构的响应信号进行复小波连续变换，得到不同小波变换域(实、虚、模、相位)的能量分布特征；利用小波...
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- 面向一维信号分析的多小波预处理方法研究被引量：3
- 2012年
- 多小波函数可以同时具备对称性,紧支撑,高阶消失矩和正交性等特点,因此在冲击信号的特征提取中比单小波更具优势。但是,由于多小波本身是一个多维的输入-输出系统,其低(高)通滤波器均由r×r阶矩阵组成,因此在分析一维振动信号时需要首先解决原始信号的预处理问题。以nois-chir仿真信号和滚动轴承实验数据为研究对象,以信号重构误差和低频系数能量比为评价指标,研究了多小波预处理过程对于一维信号的影响,并给出了相应的预处理方法选择依据。
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- 关键词：预处理重构误差
- 机械故障的信源净化与特征增强方法
- 在设备故障诊断中，故障信号往往被强大的背景噪声所淹没，传统的信号分析方法处理后，故障信息不能有效地提取出来，必须对信号进行一定的净化和特征增强处理。因此，本文将围绕滚动轴承振动信号的降噪、模式识别、故障源特征增强等方面展...
- 张随征
- 关键词：故障诊断滚动轴承
- 复小波在滚动轴承复合故障特征分离中的应用
- 相对单一故障的特征辨识,机械系统混合故障的特征分离是诊断领域的一大难题.本文以滚动轴承内、外圈混合故障为研究对象,探讨了基于复小波连续变换的特征分离技术.综合比较Morlet小波、Laplace小波等复小波的函数属性,首...
- 杨洋张建宇高立新胥永刚张随征
- 关键词：滚动轴承故障诊断信号识别
- 文献传递
- 基于响应信号时频联合分布特征的模态参数辨识方法
- 本发明涉及一种基于响应信号时频联合分布特征的模态参数辨识方法，直接利用结构的振动响应进行信号分析和结构的模态参数辨识。首先对结构的响应信号进行复小波连续变换，得到不同小波变换域(实、虚、模、相位)的能量分布特征；利用小波...
- 张建宇杨洋马金宝胥永刚张随征刘鑫博
- 文献传递
