孟志鹏
- 作品数：15 被引量：169H指数：8
- 供职机构：北京工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京市优秀人才培养资助北京市教委科技计划面上项目更多>>
- 相关领域：机械工程航空宇航科学技术金属学及工艺更多>>
- 基于双树复小波的机电设备故障诊断方法及应用
- 为保证机电设备的安全可靠运行，有效的故障诊断技术是现代化工业中必不可少的部分，可及时、准确地对机电设备的运行状况和故障作出诊断。故障特征信息提取是故障诊断技术的关键，而机电设备的运行环境都比较恶劣，振动信号一般都是非线性...
- 孟志鹏
- 关键词：双树复小波变换奇异值分解独立分量分析机电设备
- 双树复小波包和谱峭度在齿轮故障诊断中的应用被引量：3
- 2014年
- 针对故障齿轮振动信号的非平稳和调制特性,提出了基于双树复小波包变换和谱峭度的齿轮故障诊断方法.首先,利用双树复小波包变换将原始振动信号分解为若干个不同频带的信号分量,选择与原始信号相关系数大的分量进行阈值降噪并重构;然后,对降噪后的信号利用谱峭度所得的峭度图选择最佳的带宽和频带中心进行相应的带通滤波处理;最后,将带通滤波后的信号作平方包络和傅里叶变换,即可得到信号的包络解调谱,从而提取故障特征信息.通过对试验和工程实际的齿轮故障信号分析表明:双树复小波包变换和谱峭度结合的方法可有效地提取齿轮故障特征信息,进而实现故障识别,验证了方法的可行性和有效性.
- 胥永刚孟志鹏赵国亮陆明
- 关键词：阈值齿轮故障诊断
- 基于双树复小波包变换和SVM的滚动轴承故障诊断方法被引量：35
- 2014年
- 针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性和现实中难以获得大量典型故障样本的情况,提出一种基于双树复小波包变换和支持向量机(SVM)的故障诊断方法.首先通过双树复小波包变换将非平稳的振动信号分解得到不同频带的分量;然后对每个分量求其能量并归一化处理;最后将从各个频带分量中提取的能量特征参数作为支持向量机的输入来识别滚动轴承的故障类型.对试验台模拟信号(包括滚动轴承的正常状态、外圈裂纹故障、内圈裂纹故障和滚动体点蚀故障)的分析表明:该方法对所测试验信号的故障识别率达到99.5%,对比传统小波包变换与SVM结合的方法,故障识别率的准确度更高.
- 胥永刚孟志鹏陆明
- 关键词：故障诊断滚动轴承支持向量机故障识别
- 基于双树复小波包变换的滚动轴承故障诊断被引量：29
- 2013年
- 针对滚动轴承故障的振动信号具有非平稳特性,存在强烈噪声干扰,难以提取故障特征频率的情况,提出了基于双树复小波包变换阈值降噪的故障诊断方法。首先将非平稳的故障振动信号进行双树复小波包分解,得到不同频带的分量;然后对每个分量求其峭度值和相关系数并进行比较;最后选取峭度值和相关系数较大的分量进行软阈值降噪和双树复小波包重构,即可有效地消除振动信号中噪声的干扰,同时保留信号中的有效信息即实现了故障特征信息的提取。本文对轴承外圈故障试验和实际工程数据进行了相关分析,并对比传统离散小波包降噪的效果,本文方法处理后的信号冲击周期性更好,较理想地去除了噪声的影响,验证了该方法可以有效地去除噪声并提取滚动轴承故障的特征信息。
- 胥永刚孟志鹏陆明
- 关键词：轴承故障检测信号分析峭度软阈值
- 双树复小波包和ICA用于滚动轴承复合故障诊断被引量：19
- 2015年
- 针对滚动轴承复合故障信号特征难以分离的问题,提出将双树复小波包变换和独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)结合的方法应用到滚动轴承复合故障诊断中。首先,利用双树复小波包变换将复杂的、非平稳的复合故障信号分解为若干不同频带的分量;其次,引入ICA对各个分量所组成的混合信号进行盲源分离,从而尽可能消除频率混叠;最后,对从混合信号中分离出来的独立信号分量进行希尔伯特解调,即可实现对复合故障特征信息的分离和故障识别。试验结果表明,该方法可以有效地分离和提取轴承复合故障的特征频率,验证了方法的可行性和有效性。
- 胥永刚孟志鹏陆明
- 关键词：独立分量分析盲源分离频率混叠
- 三维金属磁记忆检测仪器及检测方法
- 三维金属磁记忆检测仪器及检测方法，属于金属无损检测领域，基于高分辨率弱磁三维磁场传感器，构造一个三维磁记忆检测仪器。具体方法包括以下步骤：1）利用三维磁场传感器，测得磁场信号；2）将信号通过信号调理电路并进行差分放大；3...
- 胥永刚谢志聪陆明孟志鹏王克
- 文献传递
- 三维金属磁记忆检测仪器及检测方法
- 三维金属磁记忆检测仪器及检测方法，属于金属无损检测领域，基于高分辨率弱磁三维磁场传感器，构造一个三维磁记忆检测仪器。具体方法包括以下步骤：1）利用三维磁场传感器，测得磁场信号；2）将信号通过信号调理电路并进行差分放大；3...
- 胥永刚谢志聪陆明孟志鹏王克
- 文献传递
- 基于Hermitian小波的时间-小波能量谱滚动轴承故障诊断方法被引量：2
- 2014年
- 针对滚动轴承早期故障微弱特征难以提取的问题,提出了一种基于Hermitian小波时间-能量谱的滚动轴承故障诊断方法.该方法针对轴承故障振动信号具有奇异性的特点,首先利用Hermitian小波对原始信号进行连续小波变换;再根据小波变换的结果求取信号能量在时间轴上的分布情况,利用谱峭度指标作为选择最佳累积尺度的标准,得到时间-小波能量分布;最后对时间-小波能量分布进行谱分析得到时间-小波能量谱以提取故障特征.利用时间-小波能量谱对仿真信号和轴承外圈及内圈点蚀故障信号进行分析.结果表明:该方法可有效地提取出强噪声环境下微弱故障的特征成分,并与普通的时间-小波能量谱作对比,特征提取效果更为明显,非常适用于滚动轴承早期故障诊断.
- 马朝永王克孟志鹏段建民
- 关键词：故障诊断
- 基于双树复小波包和AR谱的滚动轴承复合故障诊断方法被引量：5
- 2014年
- 针对滚动轴承复合故障信号中故障特征难以分离的问题,提出了基于双树复小波包和自回归(autoregressive,AR)谱的故障诊断方法.首先,利用双树复小波包变换将复杂的、非平稳的复合故障振动信号分解为若干个不同频带的分量;然后,对包含故障特征的分量进行希尔伯特包络;最后,对包络信号求其AR功率谱,由此实现对复合故障特征信息的分离和故障识别.实验结果表明:该方法可有效地分离轴承复合故障的特征频率,验证了该方法的可行性和有效性.
- 胥永刚孟志鹏陆明张建宇
- 关键词：故障诊断
- 基于双树复小波和奇异差分谱的齿轮故障诊断研究被引量：13
- 2014年
- 针对齿轮故障振动信号的非平稳特性和包含强烈噪声,很难提取故障特征频率的情况,提出了基于双树复小波和奇异差分谱的故障诊断方法。首先将非平稳的故障振动信号通过双树复小波分解为几个不同频段的分量;由于噪声的影响,从各个分量的频谱中难以准确地得到故障频率。然后对包含故障特征的分量构建Hankel矩阵并进行奇异值分解,求奇异值差分谱曲线,确定奇异值个数进行SVD重构降噪,由此实现对故障特征信息的提取。最后再求希尔伯特包络谱,便能准确地得到故障频率。实验结果和工程应用表明,该方法可以有效地提取齿轮的故障特征信息,验证了方法的可行性和有效性。
- 胥永刚孟志鹏陆明付胜
- 关键词：双树复小波HANKEL矩阵奇异值
