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- 齿轮发生裂纹故障时其振动信号会产生调制现象,包括幅值调制和频率(相位)调制两部分。目前调幅信号的解调分析已经比较成熟,但对于调频信号的解调方法研究还不够完善。全面系统介绍了近年来处理调频信号 中最常用的希尔伯特相位解调和循环平稳解调两种方法-Gear crack fault occurs when the vibration signal will produce modulation phenomenon, including the two parts of the modulation
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- 针对风力发电机齿轮箱的故障，介绍常用的故障诊断方法，理论上分析齿轮箱故障振动 信号的特征，并用 软件仿真其振动信号 对比正常运行与发生故障时的频域信号波形，并进行了一定的分析，为风力发电机齿轮箱的故障诊断提供了参考-Wind turbine gearbox failures, to introduce fault diagnosis method theoretically analyze the characteristics of the vibration signal of a ge
LabVIEW-paper
- 09年上交大的硕士论文 本论文作者在对风电场监控系统进行实际调研后，以美国 GE 公司的1.5MW 变速变桨距双馈异步风力发电机组为例做为被监测对象，应用 美国国家仪器公司 NI（National Instruments Corporation）虚拟仪器技术 和 LabVIEW8.5 作为软件平台，尝试开发大型风力发电机组旋转机械状 态监测系统，并根据风力发电机组和风电场远程监控的特征，对监测系 统的通信方式进行分析比较后，选择通信方案。监测系统的目的是对采 集的振动信号
MATLABpinpufenxi
- matlab 频谱分析，用于振动信号的频谱分析代码。-spectrum analysis
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- 提出了将信号进行相空间重构后再采用奇异值分解, 对分解后的主成分进行包络分析, 从而提取信号的隐含特 征的方法, 并将该方法应用于齿轮的局部故障振动特征信号的提取中。数值仿真实验结果表明, 该方法能有效提取强背景 信号及噪声中的弱冲击特征信号, 是一种有效的弱信号特征提取方法。采用该方法对齿轮振动信号进行故障特征提取与识 别, 结果与实际情况相符。-Signal implicit characteristic of phase space reconstruction, and th
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- 针对齿轮箱振动信号的非平稳性和非线性, 提出一种多重分形和支持向量机相结合的故障 诊断方法。运用多重分形理论方法对齿轮振动信号进行分析, 通过分析发现多重分形谱和广义维数作 为故障特征能够很好地反映齿轮箱的工作状态 对支持向量机的参数利用粒子群优化算法进行优化, 并 将齿轮箱振动信号的多重分形特征量作为支持向量机的输入参数以识别齿轮的故障类型。实验结果表明, 该方法在样本较小的情况下能够准确对齿轮箱的故障类型进行分类-Gearbox vibration signal of non-s
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- 齿轮箱早期的故障信号往往十分微弱,信噪比低,这大大限制了已有诊断方法在早期诊断中的应用,因此如何获取真实的振动信号是提高齿轮箱早期故障诊断质量的关键,独立分量分析(ICA)为此提供了一种新的思路。文 中研究了ICA在齿轮箱故障早期诊断中的应用,首先分析了齿轮箱的混合振动信号模型,然后针对具体的轴承故障进行了实验,并使用快速ICA算法分离出轴承的振动信号-The early gearbox fault signal is often very weak, low signal-to-noise
Hilbert335
- 测量6205深沟球轴承的故障振动加速度信号, 对信号进行时频分析, 利用经验模态分解方法将振动信号分解成不同特征时间尺度的固有模态函数,对每个固有模态函数进行Hilbert 变换得到Hilbert 谱,通过谱分析识别轴承的故障部位和类型, 证实Hilbert 谱的有效性-Measuring 6205 deep groove ball bearing fault vibration acceleration signal, the signal frequency analysis, empiri
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- 对重分配小波尺度谱存在着时、频分辨率不能同时达到最佳及当振动信号中存在着能量较大的噪声时会降低其时频分布可读性的缺陷，提出一种基于参数优化和奇异值分解(SVD)提高重分配尺度谱时频分布可读性的方法。首先利用Shan— non熵方法优化重分配尺度谱基函数的时间．带宽积(TBP)，克服其时、频分辨率不能同时达到最佳的缺陷，再对重分配尺度谱 进行SVD降噪降低噪声干扰影响，提高时频分布的可读性。最后用该方法对仿真信号和滚动轴承故障信号进行了分析，结果表明该方法的时频聚集性更好，抗噪能力更强，能
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- 提出一种基于小波分析和奇异谱降噪理论的新方法, 在分析滚动轴承故障特性的基础上, 将奇异谱理论的降噪方法与小波分析理论结合应用于滚动轴承故障诊断中。实例表明,这种结合后的新方法能够更有效地降低噪声,突出振动信号的故障特性, 从而提高设备故障诊断的准确率。-Proposed based on wavelet analysis and Singular Spectrum Reduction Noise Theory new methods in the analysis of rolling bea
Vibration-confidence-time-domain-
- 工程中，振动信号有在时域与频域两种分析方法，该文件是其在时域中的分析处理方法-Project, the vibration signals in the time domain and frequency domain two analysis methods, the document shall be processed in the time domain analysis method
Vibration-time-domain-processing
- 振动信号在进行处理之前，需要将信号进行一系列处理以便于进行数字分析-Before processing the vibration signal, the signal needs to be processed to a series of digital analysis of the
Vibration-frequency-
- 工程中，振动信号有时域与频域两种分析方法，该文件是频域分析处理方法-Engineering, vibration signal and frequency domains sometimes two analysis methods, the document is a frequency domain analysis and processing methods
Version1
- 小波包分解，重构轴承振动信号，Hilbert包络，FFT进行频谱分析，以获得轴承故障频率。-Wavelet packet decomposition, reconstruction of bearing vibration signal, Hilbert envelope, FFT spectrum analysis to obtain the bearing fault frequencies.
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- 滚动轴承故障诊断是机械故障检测中一个重要方面。使用小波包分析和包络分析相结合的方法提取轴承微弱振动信号, 克服了传统包络分析方法易丢失信号有效成分的缺点。包络信号的细化谱较好体现了轴承故障信息。-Bearing Fault Diagnosis of mechanical fault detection in an important aspect. The use of wavelet packet analysis and envelope analysis method of combini
pro
- 小波与近似熵相结合的机械振动噪声信号分析 1 近似熵算法： 2 快速近似熵算法： 3 复morlet小波实验程序： 4谐波小波实部与虚部的程序： 5谐波小波分析时频图： -Harmonic wavelet combined with approximate entropy mechanical vibration and noise signal analysis
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- 小波与近似熵相结合的机械振动噪声信号分析 7近似熵实验程序-Wavelet combined with approximate entropy mechanical vibration and noise signal analysis
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- 小波与近似熵相结合的机械振动噪声信号分析 8.复morlet小波实验程序.-8 Complex Wavelet morlet experimental procedures.
Research-AR-on-vibration-signals
- 本算法程序基于实测汽轮机振动信号进行了测试及性能分析。理论分析及仿真结果表明，AR模型谱估计算法在阶次合适的情况下，能够取得较好的方差及分辨力性能，适合于振动信号的功率谱估计，且AIC准则为确定合理的模型阶次提供了有效依据。-This algorithm based on the measured turbine vibration signal testing and performance analysis. Theoretical analysis and simulation resul
xiaobo4cengfenxi
- 小波分析，对振动信号的分析，用于提取故障特征。-Wavelet analysis, the analysis of vibration signals for extracting fault feature.