一种基于改进SSA优化VMD和CNN参数的滚动轴承故障诊断方法.pdf

基于VMD-HHT边际谱与SSA-DBN模型的滚动轴承故障诊断方法研究.pdf 摘要 滚动轴承在现代生活生产中扮演极其重要的角色，若发生故障会对日常生活生产造成重大影响，同时也不可避免地造成经济损失。因滚动轴承故障的多样性和不确定性，为确定其状态具有难度。因此，对滚动轴承振动信号进行故障诊断 分类具有十分重要的工程意义和应用价值。本文从滚动轴承的故障特征提取和故障诊断模型两方面入手，提出基于VMD-HHT边际谱法与SSA-DBN网络模型结合的故障诊断方法，主要工作有：（1）对目前故障诊断技术进行了解，发现由于滚动轴承的振动信号具有非线性、非平稳的特点。提出变分模态分解（VariationalModeDecomposition,VMD）结合希尔伯特黄（Hilb

2025-03-25 约9.04万字 66页立即下载

基于改进SSA的参数优化VMD和ELM的轴承故障诊断.docx 毕业设计（论文） PAGE 1- 毕业设计（论文）报告题目： 基于改进SSA的参数优化VMD和ELM的轴承故障诊断 学号：姓名：学院：专业：指导教师：起止日期： 基于改进SSA的参数优化VMD和ELM的轴承故障诊断 摘要：本文针对轴承故障诊断问题，提出了一种基于改进SSA（奇异值分解）的参数优化VMD（变分模态分解）和ELM（极限学习机）的故障诊断方法。首先，通过改进SSA算法对原始信号进行预处理，提取出有效特征；然后，采用参数优化的VMD对预处理后的信号进行分解，提取出故障特征；最后，利用ELM对提取出的故障特征进行分类。实验结果表明，该方法在轴承故障诊断中具有较高的准确率和鲁棒

2025-02-03 约1.23万字 23页立即下载

2025-03-06 约2.78万字 39页立即下载

基于ST-CNN的滚动轴承故障诊断方法.docx 基于ST-CNN的滚动轴承故障诊断方法 一、引言在现代工业制造领域，滚动轴承是机械设备中至关重要的零部件。由于轴承运行过程中常会因为多种因素产生各种故障，这些故障可能导致机器设备的损坏和效率下降，因此轴承的故障诊断对于保证生产安全和提升设备运行效率至关重要。近年来，随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法已经取得了显著的成效。本文提出了一种基于ST-CNN（时空卷积神经网络）的滚动轴承故障诊断方法，该方法通过深度学习技术，实现了对滚动轴承故障的快速、准确诊断。二、ST-CNN的原理及结构 ST-CNN是一种基于卷积神经网络的深度学习模型，其核心思想是利用卷积操作对输入

2025-05-03 约4.57千字 9页立即下载

基于VMD与IFWA-SVM的滚动轴承故障诊断方法及性能优化研究.docx 基于VMD与IFWA-SVM的滚动轴承故障诊断方法及性能优化研究一、引言 1.1研究背景与意义在现代工业生产中，旋转机械设备广泛应用于各个领域，如航空航天、能源电力、交通运输、机械制造等，是保障生产活动正常进行的关键设备。滚动轴承作为旋转机械的重要部件，承担着支撑和传递载荷的关键作用，其运行状态的可靠性直接影响到整个设备的性能和生产效率。据统计，在旋转机械的故障中，约有30%是由滚动轴承故障引起的。在一些关键行业，如航空发动机、风力发电机等，滚动轴承故障导致的损失更为严重。例如，航空发动机中的滚动轴承故障可能导致飞机失事，造成机毁人亡的惨剧；风力发电机中的滚动轴承故障会使风机停机，

2025-05-29 约3.93万字 32页立即下载

一种基于PSO-VMD-MCKD的滚动轴承微弱故障诊断方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114813123 A (43)申请公布日 2022.07.29 (21)申请号 202210277235.X (22)申请日 2022.03.21 (71)申请人江苏泰隆减速机股份有限公司地址

2023-05-15 约1.55万字 14页立即下载

2025-03-12 约1.64万字 23页立即下载

一种参数优化VMD多尺度熵的轴承故障诊断新方法.pptx 一种参数优化VMD多尺度熵的轴承故障诊断新方法汇报人：2024-01-21 引言参数优化VMD多尺度熵方法原理轴承故障信号分析与处理实验设计与结果分析方法性能评估与对比分析实际应用与拓展研究contents目录 01引言保障设备安全运行轴承是旋转机械中的重要部件，其状态直接影响设备的安全性和稳定性。通过故障诊断，可以及时发现轴承的潜在故障，避免设备因轴承失效而引发严重事故。提高设备运行效率轴承故障会导致设备运行效率下降，增加能耗和维护成本。通过故障诊断，可以及时发现并处理轴承故障，保证设备的正常运行，提高设备运行效率。延长设备使用寿命轴承故障会加速设备的磨损和老化，缩短设备的使用寿命。通过故

2024-06-23 约3.84千字 29页立即下载

一种基于VMD-SSAE的滚动轴承故障诊断分类方法、系统、设备及其存储介质.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 112836604 A (43)申请公布日 2021.05.25 (21)申请号 202110087518.3 (22)申请日 2021.01.22 (71)申请人合肥工业大学地址

2023-06-05 约2.24万字 23页立即下载

基于优化VMD和SVM的滚动轴承故障诊断研究.docx 基于优化VMD和SVM的滚动轴承故障诊断研究一、引言 滚动轴承作为旋转机械中的重要组成部分，其运行状态直接关系到整个设备的性能和寿命。因此，对滚动轴承的故障诊断显得尤为重要。传统的故障诊断方法往往依赖于经验丰富的技术人员，而现代工业对于快速、准确的诊断需求不断增长，这促使了智能化故障诊断技术的发展。变分模态分解（VariationalModeDecomposition，VMD）和支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是两种在信号处理和模式识别领域中广泛应用的技术。本文提出了一种基于优化VMD和SVM的滚动轴承故障诊断方法，旨在提高诊断的准确性和效率。二、背景及相关技

2025-04-28 约4.6千字 10页立即下载

基于VMD的滚动轴承故障诊断：原理、应用与优化研究.docx 基于VMD的滚动轴承故障诊断：原理、应用与优化研究一、引言 1.1研究背景与意义在现代工业领域，机械设备广泛应用于各个生产环节，而滚动轴承作为机械设备中至关重要的基础部件，发挥着不可或缺的作用。滚动轴承的主要功能是支撑机械旋转体，降低设备在传动过程中的机械载荷摩擦系数，确保设备的平稳运行。其应用范围极为广泛，涵盖了航空航天、汽车制造、能源电力、轨道交通等众多关键行业。在航空发动机中，滚动轴承需承受高温、高压和高转速的极端工况，其性能直接影响发动机的可靠性和安全性；在汽车的发动机、变速器和车轮等部位，滚动轴承的质量和运行状态关乎汽车的动力传输效率、操控稳定性和行驶安全性。因此，滚动轴承

2025-04-06 约4.98万字 39页立即下载

基于VMD和KELM的滚动轴承故障诊断方法研究.docx 基于VMD和KELM的滚动轴承故障诊断方法研究一、引言随着现代工业的快速发展，机械设备的高效、可靠和安全运行至关重要。作为机械设备中的重要组成部分，滚动轴承的故障诊断与维护成为了研究的热点。传统的故障诊断方法通常依赖于专家的经验和复杂的信号处理技术，而随着人工智能的快速发展，基于数据驱动的故障诊断方法逐渐成为研究的主流。本文提出了一种基于变分模态分解（VMD）和核极限学习机（KELM）的滚动轴承故障诊断方法，旨在提高诊断的准确性和效率。二、背景及理论 1.变分模态分解（VMD）变分模态分解是一种新型的信号处理方法，它通过优化问题将多模态信号分解为一系列具有不同中心频率的模态分量。VMD

2025-03-04 约4.1千字 8页立即下载

基于VMD-1DCNN-GRU的滚动轴承故障诊断方法研究.docx 基于VMD-1DCNN-GRU的滚动轴承故障诊断方法研究 基于VMD-1D-CNN-GRU的滚动轴承故障诊断方法研究一、引言随着现代工业设备的日益复杂化，轴承故障的诊断和预警在维护保养方面变得越来越重要。对于滚动轴承，准确诊断其是否发生故障不仅有利于设备运行维护的计划制定，更是避免意外停机和严重事故的先决条件。传统的诊断方法通常依赖于人工经验或特定设备进行故障识别，然而这些方法往往存在效率低下、准确率不高的问题。近年来，随着深度学习技术的兴起，越来越多的研究者开始尝试利用该技术进行滚动轴承的故障诊断。本文将重点研究基于变分模态分解（VMD）与一维卷积神经网络（1D-CNN）结合循环神经网络

2025-01-25 约4.87千字 9页立即下载

基于VMD混合特征提取和ANFIS的滚动轴承故障诊断方法.pptx 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

2024-06-14 约3.4千字 30页立即下载

基于信号降噪聚类处理与HPSO-CNN-LSTM的滚动轴承故障诊断方法研究.pdf 摘要 滚动轴承的好坏直接关系着机械设备的工作状态，准确地获取轴承状态并进行故障诊断具有显著的实用意义。本文以滚动轴承为研究对象，以实验采集到的振动信号数据为基础，基于信号降噪聚类处理与HPSO-CNN-LSTM开展了对滚动轴承的故障诊断研究，主要研究内容如下：（1）考虑到滚动轴承实际运行中采集到的信号数据受噪声污染的情况，针对当前降噪算法中人为设置参数的问题进行了改进，提出了一种GWO优化VMD  联合小波阈值降噪法，采用GWO算法对VMD中的惩罚因子和模态分解分量 k、小波阈值降噪法中的阈值和小波分解层数进行寻优选取，利用优化后的方 λ 法对信号数据进行了分解降噪处理。（2）为

2025-05-06 约7.76万字 62页立即下载