基于变参时频流形信号重构的旋转机械微弱故障检测方法.pdf

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

基于流形学习和K-最近邻分类器的旋转机械故障诊断方法.doc 基于流形学习和K-最近邻分类器的旋转机械故障诊断方法振　动　与　冲　击第３２卷第５期ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＶＩＢＲＡＴＩＯＮＡＮＤＳＨＯＣＫＶｏｌ．３２Ｎｏ．５7２０１３　  基于流形学习和Ｋ－最近邻分类器的旋转机械故障诊断方法１１２

2019-02-17 约2.4万字 53页立即下载

基于malabsimulink的微弱信号混沌检测方法.docx 基于malabsimulink的微弱信号混沌检测方法 噪声总是与信号共存。传统的检测方法限制了噪声检测有用信号，但在抑制信号的过程中，不可避免地会损失有用信号。为此, 将混沌理论引入微弱信号的检测, 利用混沌系统对小信号极强的敏感性及其对噪声的强免疫力来解决传统检测方法对噪声抑制不彻底的缺陷。基于微弱信号的检测理论以及方法有许多种, 传统的信号检测方法一般都以线性理论为主, 主要基于时域和频域分析。这些方法对强噪声背景下微弱信号的检测具有一定的局限性, 当背景噪声强烈而待检测信号比较微弱时, 信号的信噪比则有待提高。文中提出的混沌检测方法, 是通过对特定状态下的Duffing振子施加周期摄动

2023-10-19 约2.36千字 3页立即下载

基于自适应最稀疏时频分析的旋转机械故障诊断：理论、方法与实践.docx 基于自适应最稀疏时频分析的旋转机械故障诊断：理论、方法与实践一、引言 1.1研究背景与意义在现代工业体系中，旋转机械占据着极为关键的地位，广泛应用于能源、化工、冶金、交通等众多领域。从发电厂的汽轮机、发电机，到化工生产中的压缩机、泵，再到交通运输中的发动机等，旋转机械作为核心设备，承担着能量转换、物料输送、机械驱动等重要功能，其运行状态直接关乎整个生产系统的稳定性、安全性与经济性。然而，由于旋转机械长期在高速、高负荷、复杂工况等恶劣条件下运行，不可避免地会出现各种故障。一旦故障发生，不仅可能导致设备停机，造成生产中断，带来巨大的经济损失，还可能引发安全事故，威胁人员生命安全和环境安全。

2025-06-02 约4.3万字 48页立即下载

基于Duffing振子检测频率未知微弱信号的新方法李国正.pdf 38 1 仪器仪表学报 Vol. 38 No. 1 第卷第期 2017 1 Chinese Journal of Scientific Instrument Jan． 2017 年月

2017-08-17 约4.66万字 9页立即下载

基于DUFFING振子的微弱信号检测方法与实现的开题报告.docx 基于DUFFING振子的微弱信号检测方法与实现的开题报告一、选题背景在现代科学技术中，微弱信号的检测与分析是一项非常重要的任务。例如在医学领域，一些疾病可能在其早期阶段没有显著的症状，但可以通过检测体内微弱信号的变化来进行早期诊断。在工程领域，微弱信号的检测与分析可以被用于噪声抑制、增强信号质量等方面。 DUFFING振子是一种常见的非线性振动系统，具有复杂的动力学行为和丰富的振动模式。因此，基于DUFFING振子的微弱信号检测方法具有广泛的应用前景。目前，有许多研究人员在利用DUFFING振子来研究微弱信号的检测方法，例如基于DUFFING振子的共振检测方法、基于DUFFING振子的非对

2023-11-29 约小于1千字 2页立即下载

基于随机共振的微弱信号检测及提取方法研究.pdf 基于随机共振的微弱信号检测及提取方法研究摘要在通信环境恶劣的情况下，信道中存在较强噪声，加之信号经过衰落，在接收端信号被噪声完全湮没，通信质量受到严重影响。低信噪比环境下，如何检测微弱信号 并将其波形提取出来，已成为无线通信领域的研究热点。大多数微弱信号检测与提取方法依靠抑制噪声达到目的，而与此同时有用信号的能量不可避免地受到损失，从而导致信噪比改善程度有限。随机共振作为一种非线性动力学理论，能够利用噪声的能量增强微弱信号，输出信噪比大幅度提高。该论文将随机共振应用于微弱通信信号的 检测和提取，主要研究内容及成果有：首先，针对大参数信号无法产生随机共振现象的问题，提出一种新的大参

2025-05-24 约12.94万字 70页立即下载

基于时频重构和故障指示因子检验的变转速滚动轴承故障特征提取方法.docx 基于时频重构和故障指示因子检验的变转速滚动轴承故障特征提取方法一、引言滚动轴承作为旋转机械的关键部件，其运行状态直接关系到整个设备的性能和寿命。在复杂多变的工况下，尤其是变转速工况，滚动轴承的故障诊断变得尤为困难。传统的故障诊断方法往往基于固定的转速和稳定的信号处理技术，难以应对变转速下的故障特征提取。因此，本文提出了一种基于时频重构和故障指示因子检验的变转速滚动轴承故障特征提取方法，旨在提高变转速工况下滚动轴承的故障诊断准确性和可靠性。二、时频重构技术 时频重构技术是一种有效的信号处理方法，能够在时域和频域之间建立联系，对非平稳信号进行准确的描述和分析。在滚动轴承故障诊断中，时频重构技

2025-01-21 约4.4千字 9页立即下载

一旋转磁场井间随钻测距导向系统中微弱频变信号的检测方法.pdf 2013年摇第37卷摇摇摇摇摇摇中国石油大学学报(自然科学版)摇摇摇摇摇摇摇摇 Vol.37摇 No.4 摇第4期摇摇摇摇摇摇摇摇 Journal of China University of Petroleum摇摇摇摇摇摇摇摇 Aug.2013 摇摇文章编号:1673鄄5005(2013)04鄄0083鄄05摇摇摇 doi:10.3969/ j.issn.1673鄄5005.2013.04.012 一旋转磁场井间随钻测距导向系统中

2017-06-03 约2.01万字 5页立即下载

机械设备早期故障预示中的微弱信号检测技术研究的开题报告.docx 机械设备早期故障预示中的微弱信号检测技术研究的开题报告一、选题背景机械设备是现代化生产设施的重要组成部分，其正常运行关系到生产效率和经济效益。然而，随着机械设备运行时间的推移和使用强度的加大，设备可能会出现早期故障，这会引起工程师的重视。如果能够在故障发生之前及时发现微弱信号的存在，那么就能够避免或延缓机械设备的故障，提高设备的使用寿命和可靠性。二、研究目的本课题旨在探究机械设备早期故障预示中的微弱信号检测技术，通过对与机械设备相关的信号数据的采集和处理，对机械设备早期故障进行预警，提高设备的可靠性和维护效率。三、研究内容 1.对机械设备相关的信号数据进行采集和处理，建立符合实际运行

2024-01-15 约小于1千字 2页立即下载

混沌振子赋能机械故障诊断：微弱周期信号检测与电路实现的深度剖析.docx 混沌振子赋能机械故障诊断：微弱周期信号检测与电路实现的深度剖析一、引言 1.1研究背景与意义在现代工业生产中，机械设备扮演着不可或缺的角色，其运行状态的稳定性和可靠性直接关乎生产效率、产品质量以及生产成本。一旦机械设备发生故障，不仅可能导致生产中断，造成巨大的经济损失，还可能引发安全事故，对人员生命和财产安全构成严重威胁。因此，机械故障诊断技术作为保障机械设备正常运行的关键手段，具有至关重要的地位。在机械设备的故障诊断过程中，微弱周期信号检测起着核心作用。许多机械设备在早期故障阶段，其产生的故障特征信号往往非常微弱，且容易被强噪声所淹没。这些微弱周期信号蕴含着设备运行状态的关键信息，能

2025-05-21 约2.65万字 21页立即下载

基于振动信号处理的旋转机械故障诊断：方法与实践.docx 基于振动信号处理的旋转机械故障诊断：方法与实践一、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，广泛应用于能源、化工、电力、航空航天等众多领域，对工业生产的稳定运行起着至关重要的作用。电机、汽轮机、压缩机、泵等旋转机械是能源转换和传输的核心设备，它们的正常运转直接关系到整个生产系统的效率和安全性。在石油化工行业，大型压缩机用于气体压缩和输送，一旦出现故障，不仅会导致生产中断，还可能引发严重的安全事故，造成巨大的经济损失和环境污染。在电力行业，汽轮机是发电的关键设备，其运行状态的稳定性直接影响电力供应的可靠性。 旋转机械在长期运行过程中，由于受到各种复杂因素的影响，如机

2025-05-13 约3.09万字 24页立即下载

基于深度学习的微弱信号检测技术.docx 基于深度学习的微弱信号检测技术一、引言随着科技的飞速发展，微弱信号检测技术已经成为了许多领域的重要研究课题。由于微弱信号的强度往往低于噪声水平，因此传统的信号处理方法难以有效地对其进行检测和识别。近年来，深度学习技术在许多领域取得了显著的成果，其在微弱信号检测方面的应用也受到了广泛的关注。本文将探讨基于深度学习的微弱信号检测技术，分析其原理、方法及优势，并对其应用进行详细介绍。二、深度学习在微弱信号检测中的原理与方法深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，其通过构建多层神经网络来模拟人脑的思维方式，从而实现对复杂数据的处理和分析。在微弱信号检测中，深度学习主要通过以下步骤实现： 1.

2025-04-13 约4.33千字 9页立即下载

微弱信号检测的噪声和处理方法_黄佳亮.pdf 2 0 0 1 ( 5 2 0 )

2017-09-13 约11.61万字 17页立即下载