期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到5篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于DEMD的高压隔膜泵单向阀早期故障诊断 被引量：13
1
作者 牟竹青 黄国勇 +1 位作者 吴建德 范玉刚 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期758-764,共7页
针对高压隔膜泵单向阀的早期故障特征提取困难的问题,提出基于微分经验模态分解(differential empirical mode decomposition,简称DEMD)的高压隔膜泵单向阀早期故障诊断方法。首先,对振动信号进行微分运算,提高高频成分的振幅比,使微弱... 针对高压隔膜泵单向阀的早期故障特征提取困难的问题,提出基于微分经验模态分解(differential empirical mode decomposition,简称DEMD)的高压隔膜泵单向阀早期故障诊断方法。首先,对振动信号进行微分运算,提高高频成分的振幅比,使微弱高频成分在后续分解中更易提取;其次,对得到的新信号进行经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD),并将分解后的本征模函数(intrinsic mode function,简称IMF)分量信号进行积分还原;最后,计算分量信号与原振动信号的Kullback-Leibler散度(Kullback-Leibler divergence,简称K-L散度)值,选取K-L散度值较小的分量信号进行重构,并利用Hilbert边际谱对重构信号进行瞬时频谱分析,以提取故障振动信号的特征。仿真与工程实验分析表明,该方法能够较好地提取出单向阀早期故障特征信息。 展开更多
关键词 高压隔膜泵 单向阀 经验模态分解 K-L散度 Hilbert边际谱
在线阅读 下载PDF
自适应随机共振和DEMD的单向阀早期故障诊断 被引量：7
2
作者 牟竹青 冯早 +1 位作者 黄国勇 范玉刚 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2018年第4期537-544,共8页
针对高压隔膜泵单向阀的早期故障振动信号信噪比(SNR)低,故障特征提取困难的问题,本文提出一种自适应随机共振和微分经验模态分解(DEMD)的早期故障诊断方法。首先对原信号进行预处理,设置压缩比进行变尺度处理;然后将SNR作为自适应度函... 针对高压隔膜泵单向阀的早期故障振动信号信噪比(SNR)低,故障特征提取困难的问题,本文提出一种自适应随机共振和微分经验模态分解(DEMD)的早期故障诊断方法。首先对原信号进行预处理,设置压缩比进行变尺度处理;然后将SNR作为自适应度函数,利用粒子群(PSO)算法优化随机共振(SR)系统参数,将优化后参数及处理后的信号输入SR系统中;最后对系统输出的信号进行DEMD算法分解,对各分量进行频谱分析,选取含特征频率的分量合成进行包络分析,以提取故障特征信息。经仿真分析与工程实验表明,该方法能够较好地提取出单向阀的早期故障特征信息。 展开更多
关键词 单向阀 随机共振 粒子群 DEMD 早期故障
在线阅读 下载PDF
考虑敏感因子奇异值分解的北斗周跳探测方法 被引量：1
3
作者 牟竹青 黄国勇 吴建德 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第8期114-119,125,共7页
针对北斗导航系统中信噪比较高的周跳信号难以提取和定位的问题,提出一种基于敏感因子的奇异值分解(SVD)方法对周跳信号进行探测。利用相位减伪距法构造周跳检测量进行初步探测,对选取的周跳信号建立Hankel矩阵并做SVD分解,利用敏感因... 针对北斗导航系统中信噪比较高的周跳信号难以提取和定位的问题,提出一种基于敏感因子的奇异值分解(SVD)方法对周跳信号进行探测。利用相位减伪距法构造周跳检测量进行初步探测,对选取的周跳信号建立Hankel矩阵并做SVD分解,利用敏感因子在得到的分量信号中找出敏感分量,通过定位因子选择敏感分量所对应的奇异值进行信号重构,重构信号中的突变位置即发生周跳信号的历元。仿真结果表明,该方法较传统SVD方法能够更准确地定位发生周跳信号的历元。 展开更多
关键词 奇异值分解 相位 周跳检测量 敏感因子 定位因子
在线阅读 下载PDF
基于KPCA-LSSVM的单向阀故障诊断研究 被引量：2
4
作者 牟竹青 《电子科技》 2019年第3期10-14,25,共6页
针对高压隔膜泵单向阀的故障振动信号特征难以提取及诊断的问题,文中采用KPCA和LSSVM相结合的方法进行故障诊断研究。对单向阀各状态信号运用双稳SR方法和DEMD算法进行信号预处理,并利用K-L散度选择分解后的主分量进行时频域特征参数的... 针对高压隔膜泵单向阀的故障振动信号特征难以提取及诊断的问题,文中采用KPCA和LSSVM相结合的方法进行故障诊断研究。对单向阀各状态信号运用双稳SR方法和DEMD算法进行信号预处理,并利用K-L散度选择分解后的主分量进行时频域特征参数的提取以构建特征向量集。运用KPCA对向量集进行二次特征提取,并将提取的特征向量输入到LSSVM诊断系统中,以完成单向阀故障诊断及分类。经实验验证,该方法的故障诊断率可达到90%,能够较好的诊断出单向阀故障特征。 展开更多
关键词 单向阀 DEMD 特征向量 KPCA LSSVM 故障诊断
在线阅读 下载PDF
基于变分模态分解和Wigner-Ville的单向阀早期故障诊断 被引量：4
5
作者 吴漫 冯早 +1 位作者 黄国勇 牟竹青 《中国测试》 CAS 北大核心 2019年第4期116-122,共7页
针对大型往复式机械设备高压隔膜泵单向阀早期故障难以识别的问题,该文提出基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和Wigner-Ville的单向阀早期故障诊断方法。首先,利用VMD将原始振动信号分解成有限个IMF分量,基于观察... 针对大型往复式机械设备高压隔膜泵单向阀早期故障难以识别的问题,该文提出基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和Wigner-Ville的单向阀早期故障诊断方法。首先,利用VMD将原始振动信号分解成有限个IMF分量,基于观察中心频率法筛选富含故障信息的IMF分量;然后,利用魏格纳-维利分布(Wigner-Ville distribution,WVD)对筛选后的IMF分量计算,得到每个分量的Wigner-Ville分布;最后,将各项结果线性求和得到信号的WVD分布。经仿真与工程实验分析,该方法能较好表征出振动信号中所蕴含的单向阀早期故障特征信息,能实现高压隔膜泵单向阀早期故障诊断。 展开更多
关键词 单向阀 VMD Wigner-Ville 早期故障诊断
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部