基于VMD多尺度散布熵和VPMCD的滚动轴承故障诊断方法.pptx
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汇报人:目录PARTONEVMD多尺度散布熵的定义VMD多尺度散布熵的原理VMD多尺度散布熵的优势PARTTWOVPMCD算法的基本原理VPMCD算法的实现步骤VPMCD算法的优点PARTTHREE方法的基本原理方法的实现步骤方法的应用场景PARTFOUR实验设置与数据采集实验结果分析方法的有效性与优越性分析PARTFIVE存在的问题改进方向PARTSIX结论展望THANKYOU
基于VMD与多尺度排列熵的滚动轴承故障诊断.docx
基于VMD与多尺度排列熵的滚动轴承故障诊断摘要本文提出了基于VMD与多尺度排列熵的滚动轴承故障诊断的方法。该方法首先对滚动轴承的振动信号进行了经验模态分解(EMD)和多分辨尺度分析(MDA)处理,提取出多个不同频段的子信号,然后对每个子信号进行了排列熵分析,得到了相应的故障特征。通过对实验数据的测试,验证了该方法的有效性和可行性。关键词:滚动轴承故障诊断;经验模态分解;多分辨尺度分析;排列熵分析。引言滚动轴承是机械系统中的重要组成部分,其性能直接影响机械设备的可靠性和安全性。随着机械设备使用寿命的不断延长
基于自适应多尺度散布熵的滚动轴承故障诊断方法.docx
基于自适应多尺度散布熵的滚动轴承故障诊断方法基于自适应多尺度散布熵的滚动轴承故障诊断方法摘要:滚动轴承在工业生产中起着重要的作用,因此对于滚动轴承的故障诊断具有重要意义。传统的滚动轴承故障诊断方法存在一些缺陷,例如对于不同故障类型的诊断性能不一致,对于高噪声环境下故障信号的诊断效果较差等。为了解决这些问题,本文提出了一种基于自适应多尺度散布熵的滚动轴承故障诊断方法。关键词:滚动轴承;故障诊断;自适应多尺度;散布熵1.引言滚动轴承是一种广泛应用于工业生产中的重要零部件,其主要功能是在机械设备转动过程中支撑和
基于排列熵和VPMCD的滚动轴承故障诊断方法.docx
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基于二维多尺度时频散布熵的滚动轴承故障诊断方法.docx
基于二维多尺度时频散布熵的滚动轴承故障诊断方法基于二维多尺度时频散布熵的滚动轴承故障诊断方法摘要:近年来,滚动轴承作为旋转机械中重要的组成部分,其故障诊断一直备受关注。针对滚动轴承故障诊断的需求,本文提出了一种基于二维多尺度时频散布熵的方法。该方法通过分析时频域信号的能量分布和频域特征,结合散布熵的计算,能够有效识别滚动轴承的故障类型。实验结果表明,该方法对于滚动轴承故障的诊断具有较好的准确性和可靠性,可以为滚动轴承的健康管理提供有效的支持。关键词:滚动轴承,故障诊断,二维多尺度,时频散布熵引言:滚动轴承