基于噪声特征的停车设备机械故障预测方法和系统.pdf

基于健康指数与粒子滤波的旋转机械故障预测方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114792046 A (43)申请公布日 2022.07.26 (21)申请号 202210323771.9 (22)申请日 2022.03.30 (71)申请人中国人民解放军国防科技大学地址

2023-05-13 约1.82万字 19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

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

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

旋转机械故障特征提取与核方法识别研究.ppt 南京航空航天大学智能诊断与专家系统研究室南京航空航天大学智能诊断与专家系统研究室旋转机械故障特征提取与核方法识别研究学生：郝腾飞指导教师：陈果教授目录南京航空航天大学智能诊断与专家系统研究室 * *

2017-08-27 约小于1千字 2页立即下载

2025-03-14 约小于1千字 22页立即下载

基于ARM7的农业机械故障检测系统.pdf 2 0 0 9 年 6 月　　　　　　　　　　　　　　农机化研究　　　　　　　　　　　　　　　　第 6 期基于 ARM 7 的农业机械故障检测系统黄新剑a , 朱俊平b , 彭黎明a (西北农林科技大学 a. 机械与电子工程学院 ; b. 信息工程学院 , 陕西杨凌　7 12 10 0 )

2017-05-11 约1.26万字 4页立即下载

基于机器学习的机械故障与诊断.pdf 基于机器学习的机械故障与诊断--第1页基于机器学习的机械故障与诊断 机械故障对于许多行业来说都是一个不可忽视的问题。传统的故障诊断方法往往依赖于经验和人工的判断，不仅需要耗费大量时间和人力资源，而且容易出现误判或遗漏。然而，随着机器学习技术的快速发展，基于机器学习的故障诊断方法逐渐受到关注，并在实践中取得了一定的效果。一、机器学习在故障诊断中的应用机器学习是一种通过训练模型从数据中学习规律并进行预测和决策 的方法。在机械故障诊断中，可以通过机器学习算法对大量的故障数据进行学习和分析，从而构建出准确的故障诊断模型。 1.数据采集与预处理首先需要从机械设备中采集故障相关的数据，如

2025-01-24 约1.89千字 3页立即下载

基于深度学习的机械故障识别.pdf 基于深度学习的机械故障识别在现代工业生产中，机械设备的稳定运行至关重要。然而，由于长时间的运转、复杂的工作环境以及各种不可预见的因素，机械设备难免会出现故障。及时准确地识别这些故障，对于保障生产效率、降低维修成本、避免安全事故具有极其重要的意义。近年来，深度学习技术的迅速发展为机械故障识别带来了新的思路和方法。传统的机械故障识别方法往往依赖于人工经验和基于信号处理的技术。工程师们通过对设备产生的振动、声音、温度等信号进行采集和分析，试图找出故障的特征。但这种方法存在一些局限性，比如对于复杂的故障模式难以准确识别，需要大量的专业知识和经验，而且效率较低。深度学习则为解决这些

2024-10-21 约1.63千字 3页立即下载

机械故障预测技术试题及答案.docx 机械故障预测技术试题及答案姓名：____________________ 一、单项选择题（每题1分，共20分） 1.机械故障预测技术中，哪一种方法属于基于模型的预测方法？ A.数据驱动方法 B.基于知识的预测方法 C.基于模型的预测方法 D.基于专家系统的预测方法 2.在振动分析中，下列哪一项不是振动信号的特性？ A.峰值 B.频率 C.幅度 D.速度 3.下列哪一种传感器常用于监测温度？ A.电阻温度传感器 B.电容式传感器 C.电感式传感器 D.磁电式传感器 4.在机械故障诊断中，哪一种方法是通过分析故障特征信号来进行故障识别？ A.故障树分析 B.故障模式与影响分析 C.故障特征分析

2025-04-04 约5.48千字 7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

2025-05-10 约4.63万字 79页立即下载

D的纺纱机械故障检测系统.PDF 第３４卷第３期　　　计算机应用与软件Ｖｏｌ３４Ｎｏ．３２０１７年３月　　ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＭａｒ．２０１７基于ＲＦＩＤ的纺纱机械故障检测系统１２１ 张立敏　林恒灿　

2017-05-24 约1.46万字 5页立即下载

通用机械设备（第3版）课件：风机机械故障排除方法.pptx 风机机械故障排除方法一、振动风机与电动机轴不同心，造成联轴器歪斜电动机与风机通过联轴器相互传递振动，尤以刚性联轴器最为严重轮盘与叶轮松动；联轴器螺栓松动将风机轴与电动机轴进行调整，重新找正使联轴器同心拧紧或更换固定螺栓风机机械故障排除方法一、振动机壳与支架，轴承箱与轴承座等联接螺栓松动叶轮铆钉松或叶轮变形主轴弯曲拧紧或更换固定螺栓冲紧铆钉或更换铆钉；用铁锤矫正叶轮或更换叶轮校正主轴或修磨主轴风机机械故障排除方法一、振动机壳或进风口与叶轮摩擦风机进气管道的安装不良，产生共振基础的刚度不够或不牢固；当用弹性基础时，弹性不均等调整装配间隙，达到装配要求；改进安装改进安装加强或更换基础风机机械故

2025-04-23 约1.68千字 15页立即下载