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[期刊] 实验技术与管理
[作者]
王攀攀 李兴宇 戴诗科 徐瑞东 王宇佩 陈凯玄 邓先明
该文提出一种基于角域重采样和领域对抗神经网络的电机滚动轴承跨工况故障迁移诊断方法。首先对不同工况下的时域振动信号进行角域重采样，用以降低不同转速下振动信号的时频差异；然后利用领域对抗学习策略提取出源域与目标域数据中的领域不变特征，进一步减小不同工况间的数据分布差异。该文还搭建了电机滚动轴承故障诊断实验平台，针对6种跨工况迁移诊断任务开展了验证实验。实验结果表明，所提方法的故障平均迁移识别率高达95.08%。该故障诊断方法实验研究涉及信号处理、深度学习等领域知识，有助于学生掌握基本原理，锻炼理论联系实际的能力。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
姜涛 袁胜发
根据轴承故障产生的机理和常用故障特征参数的分析与提取方法,针对滚动轴承系统的非线性和表面振动信号的非平稳特性,采用小波分析法,并对小波分析中容易产生频率混淆而进行改进小波包快速算法。试验结果表明,改进的小波分析能减少频率混淆现象,克服传统小波包快速算法中高低频重迭难以分辨的问题,并利用小波频带分析技术对故障信号中含有的噪声信号进行分离。结合小波和神经网络的优势建立改进小波神经网络的结构模型,研究小波神经网络的学习算法,解决传统BP算法收敛速度慢和容易陷入局部极小值等问题,从学习率和连接权值两个方面对算法进行改进。以N205型滚动轴承在试验台上所测取的试验数据进行网络训练,用振动信号为网络输入向...
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
肖茂华 张存义 傅秀清 熊龙飞 王月文 封志祥
[目的]针对滚动轴承故障信号非线性、非平稳特征导致的故障特征频率难以提取的问题,提出了一种基于改进的带有自适应白噪声的完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)和小波阈值降噪的滚动轴承故障特征提取方法。[方法]首先用小波阈值降噪对故障信号进行预处理,然后利用ICEEMDAN对降噪后的信号进行模态分解,产生一系列的固有模态函数(IMF),并根据互相关系数法提取与原信号相关的模态分量,作各层模态分量的包络谱图,提取滚动轴承的故障特征频率。[结果]通过仿真试验与滚动轴承故障试验分析,并将其与集合经验模态分解(EEMD)处理的进行比较,基于ICEEMDAN方法分解后的包络谱幅值更加明显。[结论]本研究提出的方法能精确地提取滚动轴承的故障特征频率。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
王昊 肖慧灵 王丽亚 邱思琦
为解决机器工况变化下，轴承故障诊断精度显著下降的问题，建立了一种改进迁移诊断模型。综合利用最大均值差异和距离方差来衡量不同分布的差异，对齐源域和目标域数据的联合分布，并利用熵损失改善特征在共享子空间中的可分离性，建立以分类误差、分布差异、可分离性为优化目标的数学模型。其次，构建锯齿状扩展速率的膨胀卷积神经网络，以提取信号中多尺度泛化特征和进行故障诊断。随后制定两阶段训练策略，第一阶段利用源域数据训练诊断模型，第二阶段将模型迁移到目标域数据。最后利用两个轴承数据集进行验证，结果表明该方法在不同负载下有良好的迁移诊断性能，能有效应对不同强度噪声的干扰。
关键词：
轴承故障 迁移诊断 领域适应 膨胀卷积
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
纪佳馨 吴宝贵 祁斌飞 张宝宁 郭峰 李静
针对新工科建设中工程专业对机械结构设计的需求,探索"机械设计基础"课程的教学新模式。在设计急停工况下圆锥滚动轴承润滑性能实验中,融合信息技术进行学科交叉教学方法,通过搭建实验台,锻炼学生的动手能力,用实验结果验证理论分析,打通本研融合培养模式。
关键词：
新工科 仿真分析 实验平台
[期刊] 技术经济
[作者]
刘明保 舒寅清 胡师金 李运生
[期刊] 技术经济
[作者]
胡师金 赵素梅 刘红旗
[期刊] 工业工程
[作者]
万方华 王晓琪 张洪 丁诗泳 陈建国 王通德 潘文斌
轴承的装配质量在机械运行过程中起到十分关键的作用。为了预测轴承的装配质量，建立了能够准确表征轴承特性与零件几何要素间关系的数学模型，对轴承产品装配质量进行预测。结果表明采用核偏最小二乘回归法（ｋｅｒｎｅｌ ｐａｒｔｉａｌ ｌｅａｓｔ ｓｑｕａｒｅｓ，ｋｐｌｓ）对轴承的装配质量进行预测，克服了实际生产中非线性因素对预测模型的不利影响，具有很好的预测精度，为轴承的精准制造提供了帮助，具有十分重要的意义。
关键词：
轴承 装配质量 预测 回归
[期刊] 工业工程
[作者]
张炎亮 颜健勇
针对机械设备状态监测与故障诊断技术中特征提取对诊断准确性的局限,从原始故障信号数据中提取出尽可能多的有用信息。提出通过最佳特征数据集对轴承故障进行诊断分析,分别从幅域和频域对故障数据进行特征提取。采用一种改善的粒子群(G-DPSO)算法对提取的特征数据集进行筛选,对传统粒子群算法权重系数进行优化,同时和故障诊断需要的决策树模型的信息熵增相结合,可以达到将最适合故障诊断的特征向量提取出来的目的。用5种轴承故障数据对所提方法进行实验分析,诊断正确率能达到97%之上,证明所提出的方法是有效、可靠的。
[期刊] 工业工程
[作者]
陈光林 于丽娅 张成龙 周鹏 李笑瑜
对滚动轴承做健康监测和故障诊断可以保证机械设备持续有效地进行工作。利用深度学习对工业大数据背景下的海量复杂数据进行建模时，需要耗费大量的计算资源，出现训练停滞或难以训练等问题。尝试采用宽度学习系统代替深度学习进行轴承故障诊断，同时针对宽度学习系统分类效果受限于自身超参数的选择这一问题，利用元启发算法中的麻雀搜索算法对宽度学习系统的超参数进行优化，提高宽度学习系统的准确率。将优化后的模型应用于西储大学轴承数据集，并与多种神经网络模型进行对比以验证所提方法的故障诊断能力。
[期刊] 工业工程
[作者]
权振亚 张学良 李鹏程
为了解决轴承早期弱故障诊断的问题，提出将固有时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition,ITD)与布谷鸟自适应随机共振(cuckoo adaptive stochastic resonance,CASR)相结合的方法进行滚动轴承早期弱故障特征频率提取。针对采集到的滚动轴承振动信号复杂且信噪比(SNR)低、故障特征难以提取的问题，结合ITD能抑制端点效应、运算复杂度低等优势，该方法将信噪比作为随机共振的目标函数，通过仿真信号分析及实例验证，将ITD作为CASR处理信号的前处理，使滚动轴承故障信号显著加强，信噪比提高2.17倍，故障特征得到有效提取。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
邓晓刚 张学鹏 王平
针对传统慢特征分析（SFA）无法充分解析连续搅拌釜式反应器（CSTR）非线性特性问题，提出一种改进的慢特征分析故障诊断方法——随机傅里叶SFA(RFSFA)，并开发了相应的仿真实验平台。该方法引入随机傅里叶映射技术实现过程变量的非线性变换，进而利用慢特征分析建立非线性统计监控模型。为了避免模型随机参数的影响，应用贝叶斯推理理论构建了集成学习模型。为验证该方法的有效性，设计了一个CSTR故障模拟与算法测试实验平台，包括正常工况模拟、故障工况模拟、故障检测等多个子系统。测试结果表明，RFSFA方法具有比传统SFA方法更好的故障检测性能，所开发的实验平台易于操作，开放性好，能够很好地验证算法的有效性。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
潘旭东 乔桢 易永余 闫纪红 李强 王滨生
基于Matlab开发了一套实验软件PHM-Bearings,将其用于“机械工程测试技术基础”实验教学中。实验中,首先对原始轴承振动数据进行特征提取,然后使用主成分分析法对其时域特征进行信息融合,在保留最大信息量的同时提高运算效率。模式识别模块用来识别轴承样本是否有故障,从而实现故障预诊。通过轴承健康评估可以定量计算轴承的健康度并绘制出轴承全生命周期健康曲线,从而实现轴承的健康管理。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
代菁洲 田凌 韩天霖
滑动轴承是现代机械设备的核心部件之一,在润滑不充分的情况下,轴承接触面易出现磨损退化,为设备运行带来极大安全隐患。为实现对滑动轴承磨损智能诊断与寿命预测,该文设计并建立了滑动轴承磨损试验台,开展了滑动轴承磨损退化试验和振动测量试验,得到不同磨损深度下的轴承振动信号,并构建了时域、频域、非线性结合的多域特征,可有效表征轴承磨损退化信息;提出了基于稀疏相关向量迭代指数退化的预测方法,对新输入的振动信号进行定量的磨损深度诊断,并基于历史数据的稀疏相关向量加权拟合退化模型,进行磨损趋势预测。试验证实了所提方法能够有效支持滑动轴承磨损状态的智能诊断与寿命预测。
[期刊] 技术经济
[作者]
于焱 萩原正弥
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