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制造业是国民经济的主体,高端装备制造业更是关乎国家发展与社会进步的支柱性产业。滚珠丝杠副是数控机床等高端制造装备中不可或......
针对传统稀疏编码不够精细的问题,提出一种小波包频带稀疏编码算法.首先对原始信号进行小波包分解和最优频带选择,对每个最优频带......
退化特征提取是机械健康状态监测的重要组成部分,伴随旋转机械长时间连续运转,退化特征出现性能波动甚至下降,给退化特征提取和选......
为提高轴承退化状态识别的精度,文中提出了基于VMD-Hilbert相对谱熵的轴承退化状态识别方法。该方法首先是将变分模态分解(VMD)和H......
转辙机是铁路信号设备室外三大件之一。随着我国铁路网的不断扩大,列车运行速度的不断加快,转辙机能否进行正常工作直接影响着列车......
锂离子电池凭借其在能量密度、循环寿命等参数上的优异表现,广泛应用于航空航天、电动汽车、新能源等领域,相应地,近年来锂离子电......
为准确识别滚动轴承的性能退化状态,提出一种基于熵特征与隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的轴承退化状态识别方法。该方......
为了有效地对机械设备运行状态进行监测,进而对其性能退化状态进行识别,提出一种基于形态多重分形维数（MMFD）与模糊C均值聚类（FCM）的性......
滚动轴承退化状态识别的关键在于特征提取和模式识别,局部特征尺度分解（local characteristic-scale decomposition,LCD）方法是一种......
超声波电机作为一种新型电机,由于其机械结构和运行原理的特殊,该电机常应用于现代高精尖设备中。但是由于该电机中的压电陶瓷属于......
提出了基于混合高斯输出贝叶斯信念网络模型的设备退化状态识别与剩余使用寿命预测新方法，将变量消元和期望最大化算法相结合对模型......
针对滚动轴承全寿命退化状态难以有效识别的问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)与支持向量机(SVM)相结合的滚动轴承退化状态识......
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直升机被广泛应用于抗灾救援、科学研究和反恐维稳等诸多领域,在国民经济发展和国家安全中发挥着重要作用。作为直升机的重要组成......
针对滚动轴承在出现故障时其振动信号呈现出非线性、非平稳特性,以及退化特征难以提取等问题,将局部特征尺度分解法应用到轴承振动......
针对液压泵振动信号通常具有非线性强和信噪比低的特点,提出了一种基于多点最优最小熵解卷积(Multi point Optimal Minimum Entrop......
为更好地表征液压泵的退化状态,对液压泵退化特征提取方法和退化状态识别方法进行研究。基于S变换分析非平稳信号的优异能力以及相......
针对液压泵故障信号的非平稳特性以及其退化状态难以识别的问题,结合局部特征尺度分解与信息熵理论,提出了局部特征尺度分解谱熵的......
现代机械设备的自动化程度和智能化水平越来越先进，它的发展对工业、经济有着深刻影响。随着基于状态维修（CBM）和故障预测与健康管理（P......
动力传动系统作为国防和国民经济领域广泛应用的一类重要技术装备,其安全性可靠性至关重要。齿轮与轴承等动力传动系统关键部件,由......
针对滚动轴承的退化状态识别问题,融合数学形态学与模糊聚类理论,提出一种基于数学形态分形维数与模糊C均值聚类的退化状态识别方......
针对液压泵振动信号通常具有非线性强和信噪比低的特点,提出了一种基于改进多重分形去趋势波动分析（MF-DFA）和半监督马氏距离模糊C均......
