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针对实际中某种工况滚动轴承带标签振动数据获取困难,健康指标难以构建及寿命预测误差大的问题,提出一种基于无监督深度模型迁移的滚动轴承剩余使用寿命(Remaining useful life,RUL)预测方法.该方法首先对滚动轴承全寿命周期振动数据提取均方根(Root mean square,RMS)特征,并引入新的自下而上(Bottom-up,BUP)时间序列分割算法将特征序列分割为正常期、退化期和...
传统线性时频分析所处理的信号特征模糊、时频能量发散，不能较好的处理微弱信号的特征提取问题。为了能准确识别轴承故障的微弱特征，本文将同步提取变换（Synchroextracting Transform，SET）引入到轴承振动信号的微弱特征增强与提取中，探讨了如何利用同步提取变换提取滚动轴承微弱特征信息，并与短时傅里叶提取变换、同步挤压短时傅里叶变换进行对分析。仿真表明，该方法明显优于短时傅里叶和同步...
安徽理工大学互换性与测量技术基础课件第六章 滚动轴承的公差与配合。
提出了一种深度卷积神经网络与极限学习机相结合的滚动轴承自适应故障诊断方法。该方法的第一阶段训练深度卷积神经网络作为特征提取器：通过卷积层和池化层提取低阶特征，然后在全连接层合成高层次特征。第二阶段将第一阶段自适应提取出来的特征通过极限学习机进行轴承故障类别的准确快速分类，实现了自适应“端到端”的故障诊断。实验结果表明，该方法能有效的识别故障类别，缩短了训练时间，并具有良好的鲁棒性和实时性。
长安大学互换性与技术测量课件第6章 滚动轴承与孔、轴结合的互换性。
华南理工大学机械设计课件第9章 链传动、轴与滚动轴承疲劳强度设计。
强噪源干扰下的滚动轴承复合故障分离方法研究
滚动轴承 复合故障 变分模态分解 最大相关峭度解卷积
2019/3/8
针对强背景噪声干扰下的轴承复合故障难以准确分离提取，噪声与复合故障各成分间相互影响容易造成误诊或漏诊的问题，提出基于变分模态分解(VMD)及最大相关峭度解卷积(MCKD)的复合故障分离方法。首先对复合故障信号进行变分模态分解并根据峭度及相关系数准则重构信号作为前置滤噪处理，然后选取合理的滤波器长度及解卷积周期对重构信号进行最大相关峭度解卷积运算以实现故障特征分离，并结合1.5维能量谱强化信号瞬时冲...
针对在变转速工况下进行滚动轴承复合故障诊断时，由于故障间的相互作用使得多种故障特征混叠在一起，彼此干扰，造成误判﹑漏判等问题，以及时域滤波过程中共振频带参数难以获得这一问题，提出基于包络解调滤波的滚动轴承复合故障诊断方法。首先，使用多项式函数拟合轴承转速，并根据轴承各部分的故障特征频率系数和转速信息计算瞬时故障特征频率(IFCF)趋势线；其次，根据各部分IFCF趋势线的拟合函数，构造解调算法的相位...
针对核空间稀疏分类方法忽略了振动信号局部结构包含更多的区分性信息的问题，提出了一种基于核空间的加权稀疏表示轴承故障诊断方法。通过核函数将非线性振动信号映射到高维空间；利用该方法提取振动数据的局部信息并求得相似度加权矩阵；采用优化方法求解测试样本的稀疏系数，通过最小化原始样本与重构样本之间的误差获得分类结果。试验结果表明，所提出的方法具有较高的识别率和鲁棒性。
安阳工学院机械工程学院互换性与测量技术课件第六章 滚动轴承的公差与配合。
温州大学瓯江学院机械原理及设计（二）课件第13章 滚动轴承（3）。
温州大学瓯江学院机械原理及设计（二）课件第13章 滚动轴承（2）。
温州大学瓯江学院机械原理及设计（二）课件第13章 滚动轴承（1）。
安庆师范大学物理与电气工程学院机械设计中文课件第九章 滚动轴承。
安庆师范大学物理与电气工程学院机械设计英文课件第十三章 滚动轴承。