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基于ceemdan的滚动轴承早期故障特征提取方法研究.复杂装备功能日益增多，应用日益普遍，但是一旦其中的某一关键部件出现故障，就会影响整台装备的安全运行，甚至有可能造成安全事故。.滚动轴承是出现故障频率最高的部件之一，因此，研究滚动轴承早期...
分类号密级昆明理工大学硕士学位论文基于齿轮箱信号分离技术的滚动轴承故障特征提取贺东台指导教师姓名、职称2016年12基于齿轮箱信号分离技术的滚动轴承故障特征提取摘要齿轮箱传动由于其传动功率高，运行稳定可靠等特点，被广泛应用于各类传动装置中。
1.2.2滚动轴承故障特征提取研究现状在滚动轴承的故障诊断中，故障特征的提取是关键所在。滚动轴承运行工况复杂，西南交通大学硕士研究生学位论文故障信号多为非线性的调制信号。从振动信号中分离相关成分，判别故障类型，需综合运用各分析方法。
本文以滚动轴承为研究对象,从故障轴承振动信号的特征入手,针对滚动轴承诊断中的关键技术：解调、降噪和特征参数提取问题,应用现代信号处理技术,对滚动轴承的状态监测与故障诊断技术开展了一系列的研究工作。.论文的主要工作内容如下：1.在分析滚动...
摘要：滚动轴承是各种旋转机械中应用最广泛的一种通用部件,其运行状态往往直接影响整台机器的性能,对滚动轴承的状态监测和故障诊断具有重要的现实意义和经济价值.本文以滚动轴承为研究对象,从故障轴承振动信号的特征入手,针对滚动轴承诊断中的关键技术:解调,降噪和特征参数提取问题,应用...
对滚动轴承退化过程进行的循环平稳分析表明，该方法既能直观反映性能的退化，又能揭示引起不断退化的主要损伤部位。.（4）研究了针对设备性能退化评估的特征提取方法。.滚动轴承正常状态下的振动信号近似为随机分布，而随着故障的不断加深，振动...
华北电力大学（保定）硕士学位论文基于振动信号的滚动轴承故障诊断方法研究姓名：吕路勇申请学位级别：硕士专业：机械电子工程指导教师：万书亭20071215华北电力大学硕士学位论文摘要滚动轴承是机械设备中最常见的零部件，它的运行状态直接影响到整台机器的功能。
滚动轴承故障诊断实质上是“特征提取+模式分类”的问题，即首先对原始震动信号进行特征提取，提取出其中的关键特征，然后采用分类器如SVM，KNN进行模式分类，可以说提取的特征越具表达性，分类器的精度就越高。表达性差的特征，不管换成啥分类器，精度都提高不了多少，而表达性强的特征...
滚动轴承的运行状态对整机工作状态影响重大,但目前其故障诊断方法存在依赖手工特征提取、鲁棒性不高等问题.因此,本文提出了一种基于改进的一维卷积神经网络(1D-CNN)和长短期记忆网络(LSTM)集成的滚动轴承故障诊断方法(1D-CNN-LSTM).首先...
滚动轴承是众多旋转机械的关键性部件,被人们称为机器的关节.其在极端环境下,受各种因素的影响,是整个旋转机械系统中可靠性最差的零部件,成为"水桶短板",直接影响整个机械设备的运行可靠性.滚动轴承运行时,其性能一般会从正常状态逐渐衰退直至完全损坏...
基于ceemdan的滚动轴承早期故障特征提取方法研究.复杂装备功能日益增多，应用日益普遍，但是一旦其中的某一关键部件出现故障，就会影响整台装备的安全运行，甚至有可能造成安全事故。.滚动轴承是出现故障频率最高的部件之一，因此，研究滚动轴承早期...
分类号密级昆明理工大学硕士学位论文基于齿轮箱信号分离技术的滚动轴承故障特征提取贺东台指导教师姓名、职称2016年12基于齿轮箱信号分离技术的滚动轴承故障特征提取摘要齿轮箱传动由于其传动功率高，运行稳定可靠等特点，被广泛应用于各类传动装置中。
1.2.2滚动轴承故障特征提取研究现状在滚动轴承的故障诊断中，故障特征的提取是关键所在。滚动轴承运行工况复杂，西南交通大学硕士研究生学位论文故障信号多为非线性的调制信号。从振动信号中分离相关成分，判别故障类型，需综合运用各分析方法。
本文以滚动轴承为研究对象,从故障轴承振动信号的特征入手,针对滚动轴承诊断中的关键技术：解调、降噪和特征参数提取问题,应用现代信号处理技术,对滚动轴承的状态监测与故障诊断技术开展了一系列的研究工作。.论文的主要工作内容如下：1.在分析滚动...
摘要：滚动轴承是各种旋转机械中应用最广泛的一种通用部件,其运行状态往往直接影响整台机器的性能,对滚动轴承的状态监测和故障诊断具有重要的现实意义和经济价值.本文以滚动轴承为研究对象,从故障轴承振动信号的特征入手,针对滚动轴承诊断中的关键技术:解调,降噪和特征参数提取问题,应用...
对滚动轴承退化过程进行的循环平稳分析表明，该方法既能直观反映性能的退化，又能揭示引起不断退化的主要损伤部位。.（4）研究了针对设备性能退化评估的特征提取方法。.滚动轴承正常状态下的振动信号近似为随机分布，而随着故障的不断加深，振动...
华北电力大学（保定）硕士学位论文基于振动信号的滚动轴承故障诊断方法研究姓名：吕路勇申请学位级别：硕士专业：机械电子工程指导教师：万书亭20071215华北电力大学硕士学位论文摘要滚动轴承是机械设备中最常见的零部件，它的运行状态直接影响到整台机器的功能。
滚动轴承故障诊断实质上是“特征提取+模式分类”的问题，即首先对原始震动信号进行特征提取，提取出其中的关键特征，然后采用分类器如SVM，KNN进行模式分类，可以说提取的特征越具表达性，分类器的精度就越高。表达性差的特征，不管换成啥分类器，精度都提高不了多少，而表达性强的特征...
滚动轴承的运行状态对整机工作状态影响重大,但目前其故障诊断方法存在依赖手工特征提取、鲁棒性不高等问题.因此,本文提出了一种基于改进的一维卷积神经网络(1D-CNN)和长短期记忆网络(LSTM)集成的滚动轴承故障诊断方法(1D-CNN-LSTM).首先...
滚动轴承是众多旋转机械的关键性部件,被人们称为机器的关节.其在极端环境下,受各种因素的影响,是整个旋转机械系统中可靠性最差的零部件,成为"水桶短板",直接影响整个机械设备的运行可靠性.滚动轴承运行时,其性能一般会从正常状态逐渐衰退直至完全损坏...
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