非平稳信号特征提取方法在超高压压缩机故障诊断中的应用研究.doc
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大连理工大学
博士学位论文
非平稳信号特征提取方法在超高压压缩机故障诊断中的应用研
究
姓名：任全民
申请学位级别：博士
专业：机械电子工程
指导教师：马孝江
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机械故障诊断技术_信号特征提取技术.ppt
4．3．3 时间历程的频谱图像表示——三维瀑布 4．3．2 频谱的图像表示 频谱图在机械故障诊断系统中用于回答：故障的部位、类型、程度等问题。 振动参数有三项：频率、幅值、初相位。 相位差与各部件之间的运动关系相关； 频率与该部件的运动规律相关； 振幅与该部件的运动平稳性相关。 恒速运动的机械的特点： 各部件之间的运动关系在结构设计制造完成后，是不变的 同样，运动速度不随时间变化 则运动部件所激发的振动频率也是固定的 实测频谱中的位置与理论频率之间存在的原因偏差： 有时运动部件的特征频率在频谱图中的位置与理论频率存在一定的偏差。这是由于FFT数值计算的误
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机械故障诊断技术4-信号特征提取技术.ppt
**第四章信号特征提取——信号分析技术通过信号测取技术将机械设备的运行状态转变为一系列的波形曲线——A（t）、B（t）等，通过A/D变换转化成离散的数字曲线序列——A（i）、B（i）等。由于运转的机械设备中存在多个振动源，这些振动信号在传输路上又受到传输通道特性的影响，当它们混杂在一起被传感器转换成波形曲线时，呈显出混乱无规律的形态。因此需要从中进行识别——信号特征的提取。平稳定转速运转的机械设备，无论有多少个振动源，其产生的振动信号都是与转速相关的强迫振动信号，也是周期性信号。站在这个基础上，可以认定：凡是与转速相关的信号属于设备运转状态信号，与转速无关的信号属于工艺参数信号、结构参数信号、
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一种用于机械设备故障诊断的信号特征提取方法及系统.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 115828087 A
(43)申请公布日 2023.03.21
(21)申请号 202310139406.7
(22)申请日 2023.02.21
(71)申请人 山东大学
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基于电流信号特征提取和机器学习的感应电机故障诊断研究.docx
基于电流信号特征提取和机器学习的感应电机故障诊断研究
一、引言
感应电机作为现代工业生产中不可或缺的动力设备，其运行状态直接关系到生产效率和设备安全。然而，由于长时间运行、负载变化、环境影响等因素，感应电机可能会出现各种故障。为了实现对感应电机故障的快速、准确诊断，本文提出了一种基于电流信号特征提取和机器学习的故障诊断方法。该方法通过对感应电机电流信号的特征进行提取，并结合机器学习算法进行故障模式识别，实现对感应电机故障的有效诊断。
二、电流信号特征提取
电流信号是反映感应电机运行状态的重要信息之一。在故障诊断中，通过采集感应电机的电流信号，提取出能够反映电机运行状态的特征参数，是实现故障诊断
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超高压往复压缩机常见故障及对策.docx
超高压往复压缩机常见故障及对策张绍武*耿东方(中国神华煤制油榆林化工分公司)摘要通过分析国内某20万t/aLDPE装置中的核心设备超高压往复压缩机的常见故障，找出造成故障的主要原因，并提出了相应的解决方法。关键词超高压往复压缩机LDPE装置常见故障中图分类号TQ051.21文献标识码B文章编号0254-6094(2014)05-0683-04超高压往复压缩机国内某新建的20万t/aLDPE装置的核心设备，其主要作用是把装置中乙烯的压力从24～25MPa提升至反应管内反应所需的压力(约260～300MPa)，而超高压往复压缩机运行周期短，操作、维护难度较大，严重影响LDPE装置长周期平稳运行，且
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《风力齿轮箱轴承故障的AE信号特征提取与诊断方法研究》.docx
《风力齿轮箱轴承故障的AE信号特征提取与诊断方法研究》
一、引言
随着风力发电技术的不断发展，风力发电机组的安全性和可靠性已成为业界关注的焦点。风力齿轮箱作为风力发电机组的核心部件之一，其轴承的故障诊断显得尤为重要。本文旨在研究风力齿轮箱轴承故障的声发射（AE）信号特征提取与诊断方法，以期为风力发电机组的维护和检修提供有效的技术支持。
二、风力齿轮箱轴承故障概述
风力齿轮箱轴承在长期运行过程中，由于多种原因（如磨损、疲劳、润滑不良等）可能发生故障。这些故障会导致轴承的性能下降，进而影响整个风力发电机组的运行效率和安全性。因此，及时发现并诊断轴承故障，对于保障风力发电机组的正常运行具有重要意义。
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《智能电网故障诊断与预测中的故障特征提取与选择方法研究》教学研究课题报告.docx
《智能电网故障诊断与预测中的故障特征提取与选择方法研究》教学研究课题报告
目录
一、《智能电网故障诊断与预测中的故障特征提取与选择方法研究》教学研究开题报告
二、《智能电网故障诊断与预测中的故障特征提取与选择方法研究》教学研究中期报告
三、《智能电网故障诊断与预测中的故障特征提取与选择方法研究》教学研究结题报告
四、《智能电网故障诊断与预测中的故障特征提取与选择方法研究》教学研究论文
《智能电网故障诊断与预测中的故障特征提取与选择方法研究》教学研究开题报告
一、课题背景与意义
随着我国经济的快速发展，能源需求的不断增长，电力系统已经成为国家重要的基础设施之一。智能电网作为新一代的电力系统，具有
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基于小波基稀疏信号特征提取的轴承故障诊断.doc
收稿日期: 修订日期:
基金项目:国家自然科学基金资助项目,江苏省自然科学基金资助项目(B
基于小波基稀疏信号特征提取的轴承故障诊断
樊 薇1，蔡改改1，沈长青2，黄伟国1，朱忠奎1
（1. 苏州大学城市轨道交通学院，江苏 苏州 215131；2. 苏州大学机电工程学院，江苏 苏州 215021）
摘要：轴承弱故障振动信号中的瞬态成分极易被强背景噪声湮没而无法及时检测，结合稀疏表示原理提出一种基于小波基的稀疏信号特征提取方法，从而实现信号中瞬态特征成分的提取。通过构建原始信号瞬态成分稀疏表示模型，对原始信号采用相关滤波法获取最优小波
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非平稳信号处理若干方法及其在故障诊断中的应用研究.doc
北京交通大学
博士学位论文
非平稳信号处理若干方法及其在故障诊断中的应用研究
姓名：岳建海
申请学位级别：博士
专业：信号与信息处理
指导教师：裘正定
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基于循环平稳的滚动轴承及齿轮微弱故障特征提取应用研究的开题报告.docx
基于循环平稳的滚动轴承及齿轮微弱故障特征提取应用研究的开题报告
开题报告：基于循环平稳的滚动轴承及齿轮微弱故障特征提取应用研究
一、研究背景和意义
滚动轴承及齿轮是传动机械中常用的零件，其正常运转对整个机械系统的稳定性和寿命起着至关重要的作用。然而，由于工作环境的不断变化和设备的老化，滚动轴承及齿轮往往会出现微弱故障，导致系统性能下降，或甚至发生事故。因此，对微弱故障的及早监测和诊断，对于提高设备的运行效率和可靠性具有重要意义。
目前，滚动轴承及齿轮的故障诊断和监测主要依靠振动信号分析，结合功率谱、包络分析等方法，提取故障特征。然而，这些方法在实际工作中往往存在一些问题，如不容易适应复杂的非线
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基于DBN特征提取的模拟电路早期故障诊断方法.pptx
基于DBN特征提取的模拟电路早期故障诊断方法汇报人：2024-01-15
目录contents引言DBN特征提取原理及算法模拟电路早期故障类型及诊断方法实验设计与实现结果分析与讨论结论与展望
引言01
模拟电路故障诊断的重要性随着电子设备的广泛应用，模拟电路故障诊断对于保障设备正常运行、提高生产效率具有重要意义。传统故障诊断方法的局限性传统故障诊断方法通常基于经验或规则，对于复杂模拟电路的故障诊断效果有限。基于DBN特征提取的早期故障诊断方法的优势DBN（深度信念网络）是一种深度学习模型，能够从数据中自动提取有用特征，对于早期故障诊断具有较高的准确性和效率。研究背景与意义
目前，国内外学者在模
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汇报人：基于VMD混合特征提取和ANFIS的滚动轴承故障诊断方法2024-01-21
目录引言VMD混合特征提取ANFIS模型构建与训练基于VMD-ANFIS的故障诊断流程实验设计与结果分析结论与展望
01引言Chapter
01滚动轴承是旋转机械中的重要部件，其运行状态直接影响整个机械设备的性能和安全。02滚动轴承故障诊断对于预防设备故障、提高设备运行效率和安全性具有重要意义。03传统的滚动轴承故障诊断方法通常基于振动信号分析，但存在特征提取困难、诊断精度不高等问题。因此，研究一种有效的滚动轴承故障诊断方法具有重要的理论意义和实际应用价值。研究背景和意义
目前，国内外学者在滚动轴承故障诊断方
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一种时间序列的轴承故障诊断多层卷积特征提取分类方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114463550 A
(43)申请公布日 2022.05.10
(21)申请号 202210029111.X G06N 3/04 (2006.01)
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一种基于特征提取和随机森林的MMC开关管开路故障诊断方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113341345 A
(43)申请公布日 2021.09.03
(21)申请号 202110623321.7
(22)申请日 2021.06.04
(71)申请人 浙江大学
地址 31