《基于主成分分析的多源特征融合故障诊断方法》PDF+DOC

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2. 《基于多传感器的神经网络和D-S证据理论在故障诊断中的应用》PDF+DOC 为提高滚动轴承故障诊断的准确性，本文提出了一种基于多传感器神经网络和D-S证据理论的故障诊断方法，并通过包含3个传感器的监测数据融合对模型进行了验证.首先，利用两个加速度传感器和一个声传感器采集滚动轴承的振动信号和噪声信号.其次，分别对两个加速度传感器的振动信号进行总体经验模态分解(Ensemble......
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4. 《多传感器数据融合技术在故障诊断中的应用》PDF+DOC 利用多传感器数据融合的方法进行故障诊断，建立融合故障诊断系统。将故障诊断系统按数据融合的方法分为数据级融合模块、特征级融合模块和决策级融合模块。数据级融合模块主要对多传感器的测量信号进行处理，提取出故障诊断的特征信息。特征级融合模块采用3个结构相同的并行神经网络，一是进行局部诊断；二是获得决策级D-......
5. 《滚动轴承故障诊断》PDF+DOC 设备故障诊断技术是一种了解和掌握设备在使用过程中的状态，确定其整体或局部是正常或异常，早期发现故障及其原因，并能预报故障发展趋势的技术。安装合适的传感器可以获得故障的特征信号，通过信号反映故障产生原因。滚动轴承是机械中的易损元件，据统计旋转机械的故障有30%是由轴承引起的，它的好坏对机器的工作状态影......
6. 《基于数据融合的滚动轴承故障诊断研究》PDF+DOC 信息融合方法应用到滚动轴承故障诊断之中，能有效地利用传感器资源最大限度地获取旋转机械中有关被测对象的状态信息。以滚动轴承小波分解后的能量信息作为特征，通过神经网络作为分类器对滚动轴承故障进行识别，经过一定的信息融合分析处理，能够较为准确地识别设备的故障。...
7. 《基于相关性原理的多传感器滚动轴承故障信号重构方法》PDF+DOC 为了弥补单传感器采集信号不全的缺陷，采用多传感器阵列非接触采集滚动轴承故障的周期信号，剔除多余信息，利用相关性算法将不完整的信号片段重新构成一个完整的滚动轴承故障周期性声信号。给出了一个多传感器波形数据重构的计算实例，验证了该方法的有效性。...
8. 《基于多传感器信息融合技术的矿井主通风机故障诊断模型的建立》PDF+DOC 文章根据矿井主通风机的故障类型特征，分析了矿井主通风机故障仅靠单一信息检测进行故障诊断难免出现故障漏诊的原因，提出了基于多传感器信息融合的矿井主通风机故障诊断模型。...
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10. 《基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法的研究》PDF+DOC 介绍了小波分析的基本理论，并将小波分析应用于轴承的故障诊断。通过对实验数据的分析和处理，提取出了故障特征，并准确地对故障进行了定位。这种方法取得了良好的诊断效果，适合于滚动轴承的故障诊断。...