作者:张晓冬 单位:重庆市光学机械研究所 出版:《激光杂志》2019年第08期 页数:4页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFJGZZ2019080310 DOC编号:DOCJGZZ2019080319 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于信息融合与FastICA的轴承故障提取方法》PDF+DOC2020年第03期 刘朋,刘韬,王思洪,伍星 《海上信息感知大数据技术》PDF+DOC2018年第02期 何友,周伟 《基于多尺度数值计算的传感信息解耦新方法》PDF+DOC2005年第S1期 刘桂雄,李夏妮,周德光 《结构健康监测中的数据融合技术》PDF+DOC2005年第01期 姜绍飞,王留生,殷晓志,刘明 《基于支持向量机的信息融合诊断方法》PDF+DOC2005年第09期 尉询楷,李应红,刘建勋,路建明 《基于模糊神经网络的多传感器信息融合技术及应用》PDF+DOC2003年第04期 翁建华,陈艳,张立国,蔡文龙 《结构智能健康诊断的信息融合原理》PDF+DOC2002年第04期 吕大刚,王光远 《基于多传感器信息融合技术的驾驶状态监控研究》PDF+DOC2007年第02期 李晓明,李埃荣,李同,何国红,梁富 《基于神经网络的信息融合车场监控系统》PDF+DOC2006年第04期 张晓强,王正友,于洪珍 《信息融合的故障诊断技术及应用》PDF+DOC2006年第09期 吴宏岐,周妮娜,张小娟,高蕊
  • 轴承属于高精密部件,受到构件相互耦合因素影响导致故障发生率较高,为了提高轴承故障检测能力,提出一种基于激光位测距传感器检测的轴承故障诊断方法。采用激光位测距传感器进行轴承构件的振动传感信息采集,对采集的激光位测距传感数据采用多模线性融合技术进行信息融合处理,提取激光位测距传感轴承故障的统计特征量,采用关联规则挖掘方法进行轴承故障的激光位测距大数据挖掘,对提取的轴承故障特征量进行高维相空间重组,对采样的故障数据采用异常谱特征提取方法进行故障样本聚类处理,结合相关性图谱检测方法,实现对轴承故障的激光位测距传感器检测。仿真结果表明,采用该方法进行轴承故障诊断检测的准确性较高,故障诊断效率较好,故障样本数据的聚类性较好。

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