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【摘要】：旋转机械内部结构复杂,涉及到较多零部件。其中最容易发生故障的旋转类机械部件故障占设备总体故障比例的70%,而其中齿轮工况问题引起的旋转机械故障占六成。运行中的旋转机械的振动信号有非周期、非平稳特性,传统的分析方法有较低故障提取和故障诊断的效率。
旋转机械故障诊断公开数据集整理众所周知，当下做机械故障诊断研究最基础的就是数据，再先进的方法也离不开数据的检验。笔者通过文献资料收集到如下几个比较常用的数据集并进行整理。鉴于目前尚未见比较全面的数据集整理介绍。数据来自原始研究方，笔者只整理数据获取途径。
旋转机械振动故障诊断的图形识别方法研究 我国近年来的旋转机械逐渐发展为大型机械，在这种发展趋势下人们开始重视对振动故障的诊断方法进行研究，在深入研究后探索出了一系列用人工识别图像来实现旋转机械振动故障诊断的方法。本文主要分析了旋转机械振动故障的机理、故障的特点以及 ...
针对工程实际中故障样本少、故障类别多、故障特征复杂等问题,研究粗糙集、支持向量机、神经网络等在旋转机械故障模式识别中的应用。 主要研究工作如下： 1)在基于粗糙集的模式识别方法中,需要对获取的特征数据进行离散化。
基于深度学习的旋转机械故障诊断方法研究. 邵思羽. 【摘要】： 在工业生产过程中,为保障机械设备长期安全可靠运行、系统安全生产,需要对机械系统中的关键部件进行健康监测以及故障诊断,以便及时发现其存在的安全隐患,从而提出相应的维修策略来防止严重 ...
旋转机械振动故障诊断的图形识别方法研究 我国近年来的旋转机械逐渐发展为大型机械，在这种发展趋势下人们开始重视对振动故障的诊断方法进行研究，在深入研究后探索出了一系列用人工识别图像来实现旋转机械振动故障诊断的方法。本文主要分析了旋转机械振动故,文客久久
深度学习模式识别法及其在旋转机械故障诊断中的应用. 学校代号10532 工程硕士学位论文深度学习模式识别法及其 在旋转机械故障诊断中的应用 学位申请人姓名 机械与运载工程学院导师姓名及职称 设备状态监测与故障诊断论文提交日期 2018 级：公开湖南大学 ...
本论文基于压缩感知理论,以旋转机械重要的零部件——轴承和齿轮为研究对象,分别从在线监测、离线分析和压缩存储三个方面开展研究工作,建立故障分类与识别方法。. 在基于振动信号的在线监测方面,本论文研究了基于冗余字典的轴承故障压缩感知分类方法 ...
【摘要】：随着当代旋转机械设备的自动化程度不断提高,当设备发生故障时,容易造成极大的经济损失。在电站设备中,汽轮机转子作为最重要的生产设备之一,当发生故障必须尽快对故障信号进行故障识别。传统的机器学习诊断模型由于其人工特征选择的不确定性以及学习深度不足等原因,严重制约了 ...
【摘要】：旋转机械内部结构复杂,涉及到较多零部件。其中最容易发生故障的旋转类机械部件故障占设备总体故障比例的70%,而其中齿轮工况问题引起的旋转机械故障占六成。运行中的旋转机械的振动信号有非周期、非平稳特性,传统的分析方法有较低故障提取和故障诊断的效率。
旋转机械故障诊断公开数据集整理众所周知，当下做机械故障诊断研究最基础的就是数据，再先进的方法也离不开数据的检验。笔者通过文献资料收集到如下几个比较常用的数据集并进行整理。鉴于目前尚未见比较全面的数据集整理介绍。数据来自原始研究方，笔者只整理数据获取途径。
旋转机械振动故障诊断的图形识别方法研究 我国近年来的旋转机械逐渐发展为大型机械，在这种发展趋势下人们开始重视对振动故障的诊断方法进行研究，在深入研究后探索出了一系列用人工识别图像来实现旋转机械振动故障诊断的方法。本文主要分析了旋转机械振动故障的机理、故障的特点以及 ...
针对工程实际中故障样本少、故障类别多、故障特征复杂等问题,研究粗糙集、支持向量机、神经网络等在旋转机械故障模式识别中的应用。 主要研究工作如下： 1)在基于粗糙集的模式识别方法中,需要对获取的特征数据进行离散化。
基于深度学习的旋转机械故障诊断方法研究. 邵思羽. 【摘要】： 在工业生产过程中,为保障机械设备长期安全可靠运行、系统安全生产,需要对机械系统中的关键部件进行健康监测以及故障诊断,以便及时发现其存在的安全隐患,从而提出相应的维修策略来防止严重 ...
旋转机械振动故障诊断的图形识别方法研究 我国近年来的旋转机械逐渐发展为大型机械，在这种发展趋势下人们开始重视对振动故障的诊断方法进行研究，在深入研究后探索出了一系列用人工识别图像来实现旋转机械振动故障诊断的方法。本文主要分析了旋转机械振动故,文客久久
深度学习模式识别法及其在旋转机械故障诊断中的应用. 学校代号10532 工程硕士学位论文深度学习模式识别法及其 在旋转机械故障诊断中的应用 学位申请人姓名 机械与运载工程学院导师姓名及职称 设备状态监测与故障诊断论文提交日期 2018 级：公开湖南大学 ...
本论文基于压缩感知理论,以旋转机械重要的零部件——轴承和齿轮为研究对象,分别从在线监测、离线分析和压缩存储三个方面开展研究工作,建立故障分类与识别方法。. 在基于振动信号的在线监测方面,本论文研究了基于冗余字典的轴承故障压缩感知分类方法 ...
【摘要】：随着当代旋转机械设备的自动化程度不断提高,当设备发生故障时,容易造成极大的经济损失。在电站设备中,汽轮机转子作为最重要的生产设备之一,当发生故障必须尽快对故障信号进行故障识别。传统的机器学习诊断模型由于其人工特征选择的不确定性以及学习深度不足等原因,严重制约了 ...
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