精细谱负熵及其在滚动轴承故障诊断中的应用.pptx
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精细谱负熵及其在滚动轴承故障诊断中的应用.pptx
,CONTENTS01.02.精细谱负熵的定义精细谱负熵的数学模型精细谱负熵的物理意义03.滚动轴承的组成及工作原理滚动轴承常见故障类型滚动轴承故障诊断方法04.精细谱负熵在滚动轴承故障诊断中的适用性基于精细谱负熵的滚动轴承故障诊断方法精细谱负熵在滚动轴承故障诊断中的优势与局限性05.案例一:某工厂电机轴承故障诊断案例二:某减速器轴承故障诊断案例三:某传动轴轴承故障诊断06.基于人工智能的精细谱负熵算法改进精细谱负熵与其他故障诊断方法的融合精细谱负熵在滚动轴承故障诊断中的未来研究方向感谢您的观看!
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分形与排列熵在滚动轴承故障诊断中的应用的中期报告一、研究背景和意义滚动轴承是机械设备中常见的零部件,是确保机器稳定、高效运行的重要组成部分。然而,在使用过程中滚动轴承容易出现故障,如内、外圈损伤、滚珠损伤、保持架损伤等。因此,如何及时准确地诊断滚动轴承故障,以保证机器的正常稳定运行,一直是制造企业关注的重点和难点。传统的滚动轴承故障诊断方法主要是基于振动信号分析,如振动信号各次谐波的幅值、相位、频谱分布、波形等特征。但是,这些方法对于滚动轴承故障诊断的准确性和可靠性存在很大的局限性,主要表现在:(1)振动
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改进的FEWT及其在滚动轴承故障诊断中的应用摘要FEWT(基于瞬时频率的窗口技术)是一种用于滚动轴承故障诊断的常用方法,它通过分析信号的瞬时频率特征来检测轴承的故障。然而,常规的FEWT方法存在多个问题,例如对噪声敏感、对窗口长度的依赖性以及随机漂移等。为了解决这些问题,本文提出了改进的FEWT方法,并将其应用于滚动轴承故障诊断中。实验结果表明,改进的FEWT方法相比于常规的FEWT方法表现更为优秀,具有更高的准确性和可靠性,可以有效地应用于滚动轴承故障的诊断。关键词:FEWT;滚动轴承;故障诊断;瞬时频
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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