旋转机械故障特征提取与核方法识别研究.ppt

基于改进变分模态提取的旋转机械故障特征提取方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114563181 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210019641.6 (22)申请日 2022.01.10 (71)申请人浙江工业大学之江学院地址 312

2023-05-10 约1.74万字 14页立即下载

选煤机械故障特征提取与诊断规则的研究.pdf 综述选煤机械故障特征提取与诊断规则的研究冯涛北京中煤煤炭洗选技术有限公司【摘要】选煤机械由于受各种因素的影响，且在长期的运行过程中难免会发生各类的故障。这些故障不仅会导致生产效率下降，而且还可能造成经济损失、环境污染等重大安全事故。因此，确保生产安全，提高经济效益，实现煤炭产业可持续发展，对选煤机械进行有效的故障特征提取和诊断具有十分重要的意义。【关键词】选煤机械；故障特征；提取；诊断规则；研究【DOI】10.12316/j.issn.1674-0831.2024.21.074 一、选煤机械故障特征提

2025-03-28 约8.27千字 3页立即下载

《基于EMD和随机共振的机械故障特征提取方法研究》范文.docx 《基于EMD和随机共振的机械故障特征提取方法研究》篇一一、引言随着工业技术的快速发展，机械设备的复杂性和运行环境的多样性使得故障诊断变得日益重要。机械故障特征提取是故障诊断的核心环节，直接影响到诊断的准确性和效率。传统的方法往往在噪声干扰和信号非线性的背景下，难以准确提取微弱的故障特征。因此，本文提出了一种基于经验模态分解（EMD）和随机共振（StochasticResonance）的机械故障特征提取方法。二、EMD与随机共振的理论基础（一）EMD理论基础 EMD是一种自适应的信号处理方法，能够将复杂的非线性、非平稳信号分解为若干个具有不同特征尺度的固有模态函数（IMF）。这种方法无

2024-09-27 约1.36千字 3页立即下载

2025-05-10 约4.63万字 79页立即下载

基于相空间重构的旋转机械故障信号分解和特征参数提取方法研究.docx 基于相空间重构的旋转机械故障信号分解和特征参数提取方法研究 一、引言随着工业的快速发展，旋转机械在生产过程中的地位日益重要。然而，由于工作环境复杂、设备老化等因素，旋转机械故障频发，给企业的生产和安全带来严重影响。因此，对旋转机械的故障诊断和预警成为工业界和学术界研究的热点问题。基于相空间重构的旋转机械故障信号分解和特征参数提取方法，是解决这一问题的有效途径之一。本文旨在研究该方法，以期为旋转机械的故障诊断提供新的思路和方法。二、相空间重构理论相空间重构理论是一种基于非线性动力学理论的故障诊断方法。该方法通过分析系统的相空间轨迹，提取出系统的动态特性，进而判断系统的状态。在旋转机械故障诊

2025-01-27 约4.84千字 10页立即下载

基于相空间重构的旋转机械故障信号分解和特征参数提取方法研究.docx 基于相空间重构的旋转机械故障信号分解和特征参数提取方法研究 一、引言随着工业技术的快速发展，旋转机械在生产过程中的作用日益重要。然而，由于长期运行、复杂的工作环境和各种外部干扰因素，旋转机械故障频发，给企业的生产安全和经济带来严重损失。因此，如何有效地对旋转机械进行故障诊断与维护，成为工业界和学术界共同关注的焦点。其中，基于相空间重构的旋转机械故障信号分解和特征参数提取方法研究显得尤为重要。二、相空间重构理论基础相空间重构理论是一种用于分析动态系统状态演变的方法。其基本思想是通过引入时间延迟参数，将原始一维信号转化为高维相空间中的轨迹。这种高维相空间轨迹包含了丰富的系统动态信息，可以有效

2025-04-24 约4.58千字 9页立即下载

机械故障与诊断技术4_信号特征提取技术 .ppt 4．4 自相关函数图像的判读频谱的图像说明1 　　图4—13是幅频谱示意图，它表现了幅频谱图最基本的图形要素。它的横坐标是频率，纵坐标是振幅。纵横坐标都必需标明物理单位，横坐标的单位通常是频率Hz，也有用圆频率ω，有的转子故障监测系统用阶比——各频率与基频之比。　　纵坐标的单位有：电压mV、加速度、速度、位移，电压是测量系统最直接的参数，后面的单位意味着需要将测量系统提供的测量值，经过测量系统灵敏度转换后所标识的振动物理量。　　频谱图中还需要一个游标读数构件。他们由十字游标、游标操作器、读数显示器所组成。　　有的机械故障诊断系统还有一个特征频率对应表(如武汉立

2017-09-30 约1.25万字 47页立即下载

基于低压直流断路器的机械故障机理分析与特征提取技术研究.pdf 第60卷第2期：0026⁃0037Vol.60，No.2：0026⁃0037 2024年2月16日HighVoltageApparatusFeb.16，2024 DOI:10.13296/j.1001⁃1609.hva.2024.02.002 基于低压直流断路器的机械故障机理分析与特征提取技术研究 1122222 叶奕君，郭嘉俊，张子健，吕文杰，艾泽光，崔鹏，谭佳明， 111 杨爱军，王小华，荣命哲（1.西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室，西安710049；2.华能河南中原燃气发电有限公司，河南驻马店463000）摘要：直流断路器是轨道交通直流牵引供电系统的核心保护设备，是直流

2025-05-20 约3.7万字 12页立即下载

旋转与往复式机械系统故障特征提取及诊断方法的深度剖析与创新研究.docx 旋转与往复式机械系统故障特征提取及诊断方法的深度剖析与创新研究一、引言 1.1研究背景与意义在现代工业领域中，旋转与往复式机械作为关键设备，广泛应用于能源、电力、化工、冶金、交通等众多重要行业，承担着物质传输、能量转换等核心任务，是维持工业生产正常运行的基石。以石油化工行业为例，各类泵、压缩机、汽轮机等旋转机械，负责将原油、天然气等原料进行加工处理，生产出各种石油产品和化工原料。而在电力行业，发电机、汽轮机等设备则是将热能、水能等其他形式的能量转换为电能，为社会提供稳定的电力供应。在交通运输领域，汽车发动机、船舶动力装置等往复式机械，为车辆和船舶的运行提供动力，保障了人员和货物的高效运输

2025-05-18 约3.53万字 28页立即下载

变转速下旋转机械瞬态特征提取与故障诊断：方法、应用与创新.docx 变转速下旋转机械瞬态特征提取与故障诊断：方法、应用与创新一、引言 1.1研究背景与意义在现代工业体系中，旋转机械作为关键设备，广泛应用于电力、石化、冶金、航空航天等众多领域，是保障工业生产正常运行的核心部件。从火力发电中的汽轮机、发电机，到石油化工中的压缩机、泵，再到航空发动机等，旋转机械的稳定运行直接关系到整个生产系统的安全性、可靠性和生产效率。例如，在电力行业，汽轮机的高效稳定运转是实现电力持续供应的基础；在航空航天领域，航空发动机的性能和可靠性决定了飞行器的飞行安全和任务执行能力。然而，在实际工业生产中，旋转机械常常工作在变转速工况下。这是由于生产工艺的需求变化，如化工过程中反应

2025-05-16 约3.65万字 41页立即下载

《基于多核学习支持向量机的旋转机械故障识别方法研究》范文.pdf 《基于多核学习支持向量机的旋转机械故障识别方法研究》篇一一、引言旋转机械作为工业生产中不可或缺的设备，其运行状态直接关系到生产效率和产品质量。然而，由于长时间运行、设备老化、操作不当等因素，旋转机械故障频发，给企业带来巨大的经济损失。因此，对旋转机械故障进行准确、高效的识别与诊断显得尤为重要。近年来，随着人工智能技术的快速发展，基于多核学习支持向量机（MKL-SVM）的旋转机械故障识别方法成为研究的热点。本文旨在研究基于多核学习支持向量机的旋转机械故障识别方法，以提高故障识别的准确性和效率。二、研究背景及意义多核学习支持向量机是一种结合了多个核函数的机器学习方法，具有

2024-12-22 约3.3千字 6页立即下载

《基于多核学习支持向量机的旋转机械故障识别方法研究》范文.pdf 《基于多核学习支持向量机的旋转机械故障识别方法研究》范文--第1页《基于多核学习支持向量机的旋转机械故障识别方法研究》篇一一、引言旋转机械作为工业生产中不可或缺的设备，其运行状态直接关系到生产效率和设备安全。因此，对旋转机械的故障识别和诊断显得尤为重要。随着人工智能技术的发展，基于数据驱动的故障识别方法逐渐成为研究热点。其中，多核学习支持向量机（MKL-SVM）作为一种有效的机器学习方法，在旋转机械故障 识别中具有重要应用价值。本文旨在研究基于多核学习支持向量机的旋转机械故障识别方法，以提高故障识别的准确性和效率。二、旋转机械故障概述 旋转机械故障主要包括轴承故障、齿轮箱故

2025-01-28 约4.49千字 6页立即下载

《基于多核学习支持向量机的旋转机械故障识别方法研究》.pdf 《基于多核学习支持向量机的旋转机械故障识别方法研究》--第1页《基于多核学习支持向量机的旋转机械故障识别方法研究》篇一一、引言随着现代工业技术的不断发展，旋转机械作为重要的动力设备广泛应用于各种工业领域。然而，由于工作环境复杂，长时间运转及多种因素的影响，旋转机械容易发生故障，从而给企业的生产和运营带来巨大损失。因此，有效的旋转机械故障识别技术已成为现代工业中的关键技术之一。本文旨在研究基于多核学习支持向量机（MKL-SVM）的旋转机械故障识别方法，以提高故障诊断的准确性和效率。二、旋转机械故障概述 旋转机械故障通常包括轴承故障、齿轮故障、转子不平衡等，这些故障的早期检

2025-01-26 约4.17千字 6页立即下载

旋转机械故障模式识别方法研究的开题报告.docx 旋转机械故障模式识别方法研究的开题报告一、研究目的和意义旋转机械是工业领域中常见的设备，其故障率较高。有效识别旋转机械故障模式对于设备的维修和运行具有重要意义。本研究旨在探索一种可靠且高效的旋转机械故障模式识别方法，以提高设备的维护效率和运行可靠性。二、研究内容和方法 1. 研究内容（1）分析旋转机械的故障模式及其产生原因；（2）搜集旋转机械运行状态数据，并进行数据预处理；（3）研究故障特征提取和降维方法，筛选和优化特征集；（4）构建旋转机械故障模式识别模型，并对模型进行训练和验证；（5）进行实验验证和应用案例分析。 2. 研究方法 （1）文献阅读法：通过阅读国内外相关文献，了

2023-08-06 约小于1千字 2页立即下载

旋转机械故障诊不对中.ppt 6.2 转子不对中故障诊断转子不对中故障：指机器在运行状态下，转子与转子之间的连接对中超出正常范围，或者转子轴颈在轴承中的相对位置不良，不能形成良好的油膜和适当的轴承负荷，从而引发机器振动或联轴节、轴承损坏的现象。 旋转机械故障的60%是由转子不对中引起。引起转子不对中故障的原因有： ①初始安装对中超差；②冷态对中时没有正确估计各个转子中心线的热态升高量，工作时出现主动转子与从动转子动态对中不良；③轴承架热膨胀不均匀；④管道力作用；⑤机壳变形或移位；⑥地基不均匀下沉；⑦基础变形；⑧转子弯曲，同时产生不平衡和不对中故障。 6.2 转子不对中故障诊断 6.2.1转子不对中故障的特征转子

2018-07-05 约3.79千字 22页立即下载