![梁海英：基于MRSVD能量特征和KFCM的齿轮箱复合故障诊断论文]()
本文主要研究内容作者梁海英,许昕,潘宏侠,付志敏（2019）在《基于MRSVD能量特征和KFCM的齿轮箱复合故障诊断》一文中研究指出：针对齿轮箱复合故障信号成分复杂和故障特征难以识别的问题,提出基于多分辨奇异值分解(MRSVD)能量特征和模糊核聚类(KFCM)的齿轮箱复合故障诊断方法。首先,采集齿轮...
![周健科：变压器绕组频率响应测试方法研究论文]()
本文主要研究内容作者周健科（2019）在《变压器绕组频率响应测试方法研究》一文中研究指出：本文中作者以三相电力变压器为试验和仿真对象,通过试验和仿真比较分析了不同测试接线方法下绕组频率响应特点,并仿真分析了轴向移位和径向变形对不同测试接线方法的影响。Abstractbenwenzhongzuozhe...
![郑云水：基于WPA优化神经网络的扼流适配变压器故障诊断研究论文]()
本文主要研究内容作者郑云水,李程（2019）在《基于WPA优化神经网络的扼流适配变压器故障诊断研究》一文中研究指出：针对传统铁路扼流适配变压器故障诊断模型结构复杂和精度不高的问题,运用狼群算法(WPA)、粗糙集(RS)理论和神经网络(NN)相融合的方法对其进行故障诊断研究。用粗糙集理论对故障样本数据...
![路涛：基于模糊贝叶斯风险和T-S模糊模型的故障诊断论文]()
本文主要研究内容作者路涛,梁智超,索明亮（2019）在《基于模糊贝叶斯风险和T-S模糊模型的故障诊断》一文中研究指出：为解决复杂装备故障诊断中的知识获取和决策制定问题,提出一种数据驱动的故障诊断方法。利用模糊贝叶斯风险模型以风险最小化原则挖掘数据中有价值知识,得到相对最优属性子集,其中生成的概率分布...
![李飞：基于GMR磁传感器的油液铁磁性磨粒在线监测实验研究论文]()
本文主要研究内容作者李飞,孙云岭,田洪祥,何伟,冯伟（2019）在《基于GMR磁传感器的油液铁磁性磨粒在线监测实验研究》一文中研究指出：为实现对油液中铁磁性磨粒的在线监测,设计搭建一套在线监测装置;基于GMR磁传感器芯片可有效检测微弱磁场的特点,利用GMR磁传感器监测单个铁磨粒被磁化后的剩余磁场;采...
![余忠潇：基于LCD和MCKD的轴承故障诊断论文]()
本文主要研究内容作者余忠潇,郝如江（2019）在《基于LCD和MCKD的轴承故障诊断》一文中研究指出：针对振动信号故障特征频率微弱且难以提取的问题,提出基于局部特征尺度分解(localcharacteristic-scaledecomposition,LCD)和最大相关峭度反卷积(maximumco...
![邢海军：风力发电机组故障诊断与预测技术研究综述论文]()
本文主要研究内容作者邢海军（2019）在《风力发电机组故障诊断与预测技术研究综述》一文中研究指出：文章通过分析风力发电及发电机组发展现状,分别说明了机组故障诊断及预测技术,并结合当前研究成果对相关内容进行了深入的研究,希望能够帮助企业提高故障诊断及预测质量,进而有效掌握设备工作状态,减少故障带来的损...
![黄伟：基于IABC-ANFIS的燃气轮机气路故障诊断论文]()
本文主要研究内容作者黄伟,景晓宁,高斌（2019）在《基于IABC-ANFIS的燃气轮机气路故障诊断》一文中研究指出：为了提高燃气轮机故障诊断的效果,提出了一种基于自适应模糊神经网络(AdaptiveNetwork-basedFuzzyInferenceSystem,ANFIS)和改进的人工蜂群算法...
![董凤珠：基于支持向量机的变压器故障诊断综述论文]()
本文主要研究内容作者董凤珠,黄永晶,芦佩雯,张恒（2019）在《基于支持向量机的变压器故障诊断综述》一文中研究指出：电力变压器的运行状态对电力系统的安全具有重要影响,支持向量机具有良好的学习性能和泛化能力,被广泛应用于变压器的故障诊断。对现有应用于变压器故障诊断的各种支持向量机模型的特点进行了系统分...
![陈礼顺：航空发动机锥齿轮故障诊断技术研究论文]()
本文主要研究内容作者陈礼顺,程礼,张晗,梁涛,陈超（2019）在《航空发动机锥齿轮故障诊断技术研究》一文中研究指出：通过在锥齿轮相对应的附件机匣壳体上固定加速度传感器,在发动机试车过程中采集锥齿轮振动信号,识别特征信号,运用时频分析法、低秩稀疏分解算法、稀疏正则算法、谱峭度法分别对锥齿轮故障特征信号...
![杨晓雨：基于LMS和Fast-Kurtogram的滚动轴承早期故障诊断论文]()
本文主要研究内容作者杨晓雨,荆双喜,罗志鹏（2019）在《基于LMS和Fast-Kurtogram的滚动轴承早期故障诊断》一文中研究指出：针对滚动轴承早期故障特征提取困难的问题,提出一种LMS(LeastMeanSquare,LMS)算法降噪、FastKurtogram选频和共振解调技术相结合的滚动...
![陈明义：基于VMD和自适应谱线增强技术的滚动轴承故障诊断论文]()
本文主要研究内容作者陈明义,马增强,张安,李俊峰（2019）在《基于VMD和自适应谱线增强技术的滚动轴承故障诊断》一文中研究指出：为了在噪声干扰下准确提取滚动轴承振动信号的故障特征,提出了一种将变分模态分解与自适应谱线增强技术相结合的轴承故障特征频率提取方法。首先采用VMD对原始振动信号进行分解和重...
![唐明：基于阶次解调谱的滚动轴承故障诊断方法论文]()
本文主要研究内容作者唐明,吴宏亮,魏略,于文娟（2019）在《基于阶次解调谱的滚动轴承故障诊断方法》一文中研究指出：针对变转速工况下滚动轴承的故障诊断问题,提出一种基于阶次解调谱的故障诊断方法。该方法先利用线调频小波路径追踪算法提取转速信号,并根据转速信号对轴承振动信号进行角域重采样,将时域非平稳信...
![李林霄：基于粗糙集理论和FCM的轨道电路故障诊断模型论文]()
本文主要研究内容作者李林霄,董昱（2019）在《基于粗糙集理论和FCM的轨道电路故障诊断模型》一文中研究指出：由于轨道电路数据多且其维数高,这往往会导致所选特征之间存在冗余和相容性的问题。基于主分量启发式算法,引入相容度概念,并提出一种改进的主分量启发式属性约简算法,提取初始数据的主要特征属性来降低...
![张鹏林：基于CEEMDAN-深度信念网络的超低速滚动轴承故障诊断论文]()
本文主要研究内容作者张鹏林,徐桃萍,马小东,杨天雨（2019）在《基于CEEMDAN-深度信念网络的超低速滚动轴承故障诊断》一文中研究指出：针对超低速滚动轴承故障诊断困难问题,提出一种自适应噪声的完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与深度信念网络(DBN)相结合的超低速滚动轴承故障声发射(AE)诊...
![唐贵基：基于总变差去噪和快速谱相关的滚动轴承故障诊断论文]()
本文主要研究内容作者唐贵基,田甜,庞彬（2019）在《基于总变差去噪和快速谱相关的滚动轴承故障诊断》一文中研究指出：特征提取在滚动轴承故障诊断中起着至关重要的作用,然而实测的振动信号本质上是复杂的、非平稳的,同时故障轴承的脉冲特征常常淹没于噪声中。为了有效提取强噪声背景下的滚动轴承故障信息,提出一种...
![薛铮：基于模糊Petri网的用电信息采集系统故障诊断方法论文]()
本文主要研究内容作者薛铮,孙勇,董政呈,方彦军（2019）在《基于模糊Petri网的用电信息采集系统故障诊断方法》一文中研究指出：采用一种模糊Petri网理论与专家系统结合的方法对用电信息采集系统整体进行故障诊断,提高了用电信息采集系统故障诊断的效率。根据用电信息采集系统故障逻辑关系,结合Petri...
![张晓星：大型变压器外置式特高频局部放电传感器设计论文]()
本文主要研究内容作者张晓星,张戬,肖淞（2019）在《大型变压器外置式特高频局部放电传感器设计》一文中研究指出：为了克服变压器特高频(UHF)传感器安装方式上的缺陷,结合750kV变压器结构上的特殊性,设计了一种安装在变压器接缝处的对跖Vivaldi天线传感器,并研究了渐变微带线以及边缘开槽结构对传...
![覃爱淞：蝙蝠算法优化极限学习机的滚动轴承故障分类论文]()
本文主要研究内容作者覃爱淞,吕运容,张清华,胡勤,孙国玺（2019）在《蝙蝠算法优化极限学习机的滚动轴承故障分类》一文中研究指出：针对传统智能故障诊断方法在滚动轴承的故障诊断中诊断准确率不高的问题,引入了一种启发式搜索算法——蝙蝠算法(BA)优化极限学习机(ELM)的方法,利用ELM构建滚动轴承故障...
![马松龄：基于改进粒子群优化RBF网络的变压器故障诊断论文]()
本文主要研究内容作者马松龄,郭小艳,张清敏,代一楠（2019）在《基于改进粒子群优化RBF网络的变压器故障诊断》一文中研究指出：为提高变压器故障诊断精度,提出了一种改进粒子群优化RBF网络算法,用于优化RBF网络的中心参数。首先通过非线性递减权值策略改进粒子群算法,再利用改进粒子群优化RBF网络,最...
