基于概率输出弹性凸包的滚动轴承故障诊断方法.pptx
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基于概率输出弹性凸包的滚动轴承故障诊断方法.pptx
汇报人:目录PARTONEPARTTWO弹性凸包的概念概率输出的含义方法的应用场景PARTTHREE振动信号采集特征参数提取特征参数优化PARTFOUR模型构建原理模型训练与优化模型评估与验证PARTFIVE弹性凸包的构建故障样本的表示与分类故障诊断结果的可视化呈现PARTSIX方法优势局限性分析改进方向PARTSEVEN应用场景描述诊断效果分析案例总结与展望THANKYOU
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基于凸包的模式识别方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用基于凸包的模式识别方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用摘要:滚动轴承是很多旋转机械中不可缺少的元件,如风力发电机组、电机等。滚动轴承的故障会导致机械系统性能下降甚至完全失效。因此,准确、及时地进行滚动轴承故障诊断对于确保机械系统的正常运行至关重要。本文提出了一种基于凸包的模式识别方法,通过对滚动轴承振动信号进行特征提取和分析,实现滚动轴承故障的自动诊断。实验结果表明,该方法能够有效地识别轴承的故障类型和程度,为滚动轴承故障预测和维护提供了重要的支持。关键词
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基于凸优化的RPSEMD及其在滚动轴承故障诊断中的应用基于凸优化的RPSEMD及其在滚动轴承故障诊断中的应用摘要:滚动轴承是机械系统中常见的关键部件之一,其故障会导致机械系统性能下降甚至停机。因此,确保滚动轴承的可靠性和安全性对于设备的正常运行至关重要。本文提出了一种基于凸优化的振动信号能量最大差异比(RPSEMD)方法,用于滚动轴承故障诊断。该方法综合运用时频分析、特征融合和凸优化技术,在多工况下有效提取滚动轴承故障特征,实现了高准确性的故障诊断。关键词:滚动轴承;故障诊断;凸优化;振动信号;特征提取一
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,目录PartOnePartTwoCEEMD方法原理IMCKD方法原理CEEMD与IMCKD结合的必要性结合方法的应用场景PartThreeCEEMD方法在信号分解中的作用CEEMD方法在特征提取中的作用CEEMD方法在故障诊断中的优势CEEMD方法在滚动轴承故障诊断中的实例分析PartFourIMCKD方法在特征提取中的作用IMCKD方法在故障分类中的作用IMCKD方法在滚动轴承故障诊断中的优势IMCKD方法在滚动轴承故障诊断中的实例分析PartFive信号采集与预处理CEEMD分解与特征提取IMCKD
基于迁移VPMCD的滚动轴承故障诊断方法.pptx
基于迁移VPMCD的滚动轴承故障诊断方法目录添加目录项标题迁移VPMCD方法概述迁移学习的基本概念VPMCD算法原理迁移VPMCD方法的应用场景滚动轴承故障诊断原理滚动轴承故障类型及特征传统故障诊断方法迁移VPMCD方法在滚动轴承故障诊断中的优势迁移VPMCD方法实现过程数据预处理特征提取与选择VPMCD模型构建与训练模型迁移与优化实验验证与结果分析实验数据来源与处理实验设置与对比实验实验结果分析结果与传统方法的比较结论与展望基于迁移VPMCD的滚动轴承故障诊断方法的有效性总结未来研究方向与展望感谢观看