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Ch1999
- 小波变换在故障诊断中的应用 441 18.1 引言 441 18.2 基本原理 442 18.3 小波变换在轴承故障诊断中的应用 444 18.3.1 轴承外环故障诊断 444 18.3.2 轴承滚动体故障诊断 448 18.4 小波变换在齿轮故障诊断中的应用 450 18.5 小波包在轴承故障诊断中的应用 452 18.5.1 轴承外环故障诊断 453 18.5.2 轴承滚动体故障诊断 454-wavelet transform fault diagnosi
stft
- 基于STFT的振动信号解调方法及其在轴承故障检测中的应用
vibrationanalysis
- 电机轴承振动分析程序，用来对电机轴承进行时域分析，具有预报继承内部故障的功能。-Vibration analysis
wavelet-and-HHT
- 第2代小波和Hilbert—Huang变换的轴承故障诊断-The second generation wavelet and Hilbert- Huang transform bearing fault diagnosis
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
aaaa
- 运用matlab对轴承故障进行分析，获得轴承内外圈故障的时频图和功率谱-Using MATLAB to analyze the bearing fault, time-frequency diagram and power spectrum of inner and outer rings of bearing failure
envelop-demodulation--
- 包络解调分析在轴承故障诊断中的应用，可为故障诊断提供方法-Envelope demodulation analysis in Bearing Fault Diagnosis for fault diagnosis method
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- 滚动轴承是各种机电设备中的重要部件，其主要特点是其寿命的随机性较大，且它的好坏直接影响到设备的正常运行。因而掌握轴承运行的工作状态以及故障的形成和发展是目前机械故障诊断领域中研究的重要内容之一。利用轴承的随机振动信号对其工作状态进行诊断是目前最常用的方法-Rolling is a variety of mechanical and electrical equipment is an important component, its main feature is its randomness
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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
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- 论述了小波包分解及其能量谱处理发动机连杆轴承故障的原理与方法, 结合传统断火诊断法的思想,应用小波包能量谱直观地识别出故障的特征频带, 并进行量化分析, 结果证明了这种方法比传统的付立叶分析方法具有更大的优越性及现实的应用价值-Discussed and wavelet packet energy spectrum processing engine connecting rod bearing failure principles and methods, combined with trad
LabVIEW
- 基于labview的风电轴承故障检测与监测-Wind power bearing fault detection and monitoring based on labview
Wind-power-bearing-test
- 风电机组轴承的状态监测和故障诊断与运行维护-Wind power bearing test rig monitoring and data acquisition system research
ALabVIEW
- 轴承故障判断的好帮手，非常好的程序，适合程序员开发-Bearing fault diagnosis is a good helper, a very good program for programmers to develop
xiaoboshenjingwangluo
- 提出了采用小波包的方法对供暖双吸式离心水泵轴承振动信号进行去噪和提取表征 相应轴承故障的频带能量 并采用 BP 神经网络进行训练和故障识别 通过 MATLAB 进行了仿真经试验验证该方法能够有效地识别出轴承故障-The wavelet package is adoptted to De-noise and extract band energy that represent bearing fault. and the BP neural network is adopting to t
simulation-of-planetar1
- 变速器齿裂及轴承故障建模与故障特征提取, -Failure path based modified gear mesh stiffness for spur gear pair with tooth root crack
FSWT-and-Spectrum-Kurtosis
- 本文提出一种基于频率切片小波变换和谱峭度的综合算法。首先对轴承端的振动信号时频分析，采用FFT、包络谱、频率切片小波变换对其频域性能进行分析，再求其峭度谱与对应包络谱，结合其时域、频域性能，综合分析轴承故障。-This paper presents a synthesis algorithm based on frequency slice wavelet transform and spectral kurtosis. Firstly, the time-frequency analysis
Parameter-optimization
- 针对滚动轴承早期故障特征提取困难的问题，提出一种基于参数优化变分模态分解的轴承早期故障诊断方法。首先利用粒子群优化算法对变分模态分解算法的最佳影响参数组合进行搜索，搜索结束后根据所得结果设定变分模态分解算法的惩罚参数和分量个数，并利用参数优化变分模态分解算法对故障信号进行处理。-Aiming at the difficult problem of early fault feature extraction of rolling bearing, an early fault diagnosis
Signal
- 用于轴承转轴信号仿真，构建仿真信息，以此基础上添加故障信号，可用于轴承信号分析。(It is used to simulate the signal of bearing rotating shaft and construct the simulation information.)
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- 很好的深度学习资料，用深度学习dbn模型在这个轴承故障的分类上一个很好的应用(Using this deep learning DBN model in bearing fault classification)
中介轴承
- 鼠笼电机转子断条故障的定子电流信号故障诊断，平方解调谱分析