作者:武哲,张建超 单位:北京交通大学 出版:《北京交通大学学报》2016年第03期 页数:7页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFBFJT2016030080 DOC编号:DOCBFJT2016030089 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于Peakvue技术的滚动轴承故障诊断》PDF+DOC2017年第03期 张宝,刘波,张郑华,杨涛 《自适应除噪技术在滚动轴承故障诊断中的应用》PDF+DOC1991年第04期 陈慕忱,张翔 《基于共振解调的滚动轴承故障诊断的研究与实现》PDF+DOC2006年第10期 李光,丛培田 《基于软件共振解调分析的滚动轴承故障诊断》PDF+DOC2004年第10期 杨建奎,高国华,孙自力,陈大光 《多通道信息融合技术在故障诊断中的应用》PDF+DOC2011年第03期 杨永生 《邯钢连铸连轧厂齿轮基座轴承故障诊断》PDF+DOC2011年第08期 朱海琴,王会军,乔国世,苑勇,杨建怀,吕鸿鹏 《精轧机齿轮基座轴承故障诊断》PDF+DOC2011年第04期 王会军,朱海琴 《滚动轴承故障诊断中振动信号的采集》PDF+DOC2008年第02期 戴静君,刘丽华,薛庆齐,孟波 《基于信息融合的滚动轴承故障诊断》PDF+DOC2015年第11期 颉潭成,韩一村,徐彦伟,马君达 《基于KPCA-BP网络模型的滚动轴承故障诊断方法研究》PDF+DOC2014年第08期 徐卫晓,宋平,谭继文
  • 提出一种基于改进的EEMD谱峭度的多传感器联合轴承故障诊断方法,通过多个加速度传感器联合采集振动信号,利用EEMD自适应地将信号分解成多个分量,通过计算每个IMF分量的互相关系数法进行自适应重构以突出故障特征信号;对合成后的信号画快速峭度图,获得峭度最大时的中心频率和带宽;根据快速峭度图自适应确定电子谐振器的参数,并对此合成信号进行谐振增益;对谐振增益后的信号进行Hilbert解调,并与理论计算的轴承故障特征频率比较,从而确定故障部位.通过仿真的故障轴承信号和滚动轴承实验进行了验证,结果表明:该方法对滚动轴承故障的检测精度更高,提取精度和抗噪声能力方面有了明显的改进,对工程实践具有重要的指导意义。

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