您的位置： 专家智库 > >

朱杰平

作品数：3 被引量：33H指数：3
供职机构：中国人民解放军海军工程大学船舶与动力学院更多>>
发文基金：国防科技技术预先研究基金国家自然科学基金国家部委资助项目更多>>
相关领域：电子电信机械工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇机械工程
  • 3篇电子电信

主题

  • 3篇轴承
  • 3篇故障诊断
  • 3篇滚动轴承
  • 2篇峭度
  • 2篇轴承故障
  • 2篇轴承故障诊断
  • 2篇滚动轴承故障
  • 2篇滚动轴承故障...
  • 1篇奇异值
  • 1篇奇异值分解
  • 1篇经验模式分解
  • 1篇经验模态分解

机构

  • 3篇中国人民解放...

作者

  • 3篇朱杰平
  • 3篇张永祥
  • 3篇张帅
  • 2篇王孝霖

传媒

  • 1篇武汉理工大学...
  • 1篇振动与冲击
  • 1篇海军工程大学...

年份

  • 3篇2014
共 3 条 记 录，以下是 1-3
全选 清除 导出
排序方式：
基于奇异值分解和相关峭度的滚动轴承故障诊断方法研究被引量：21
2014年
为了从复杂的轴承振动信号中提取微弱的故障信息,将相关峭度引入滚动轴承故障诊断领域,结合奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)和相关峭度,提出了一种新的滚动轴承故障特征提取方法。该方法首先利用SVD对轴承振动信号进行分解,然后根据相关峭度选取SVD分解后的分量,提取出滚动轴承的弱故障信号。通过对轴承内圈故障的仿真和实验研究验证了该方法的有效性。
张永祥王孝霖张帅朱杰平
关键词：奇异值分解滚动轴承故障诊断
基于EEMD的滚动轴承故障诊断方法被引量：8
2014年
针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法处理轴承振动信号时存在的缺点,指出极值点的选择是产生模态混叠现象的原因。分析了集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法抑制模态混叠现象的原理,讨论了加入高斯白噪声的次数和大小对EEMD方法分解结果的影响,并通过仿真和实测信号对EMD和EEMD方法的性能进行了比较测试。结果表明:EEMD方法不仅能够有效地抑制模态混叠现象,而且能更好地反映出轴承振动信号中的故障信息。同时,对通过EEMD方法得到的重构信号进行平方包络分析,结果证明:该方法能够有效地提取出滚动轴承的故障特征。
张永祥朱杰平张帅
关键词：故障诊断经验模态分解滚动轴承
基于EMD分解和相关峭度的滚动轴承故障诊断方法研究被引量：4
2014年
为了有效地将机械设备滚动轴承的非线性、非平稳信号中的故障信号提取出来,将相关峭度引入轴承故障诊断领域,结合经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)和相关峭度,提出了一种机械设备滚动轴承故障特征提取方法.该方法利用EMD将振动信号分解成为多个确定的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF),然后根据相关峭度选取EMD分解后的分量,提取出机械设备滚动轴承的非线性、非平稳信号中的故障信号.通过仿真和实验研究验证了该方法的有效性.
朱杰平张永祥王孝霖张帅
关键词：经验模式分解滚动轴承故障诊断
全选 清除 导出
共1页<1>
聚类工具0