翟勇
- 作品数：5 被引量：45H指数：2
- 供职机构：东北电力大学机械工程学院更多>>
- 相关领域：机械工程金属学及工艺交通运输工程更多>>
- 基于多尺度解调谱熵的轴承故障特征提取方法被引量：2
- 2018年
- 为了解决直驱风力发电机主轴轴承故障诊断问题,针对实际工程中振动信号的复杂特性,提出了一种基于改进经验模态分解(EMD)的多尺度解调谱熵的特征提取算法。多尺度解调谱熵利用EMD自适应分解特性与信息熵融合,首先对轴承振动信号进行EMD分解,将得到的各阶固有模态函数(IMF)分量进行Teager能量算子解调,获得不同频段的解调信号;其次,对各解调信号构造能量矩阵,并进行奇异值分解求取解调谱熵作为特征向量,从而实现对信号的多分辨率分析;最后,通过支持向量机(SVM)对实例数据进行故障分类实验,实现了较高的分类准确率,证明了该方法对于轴承故障诊断的有效性。
- 付大鹏翟勇
- 关键词：EMD
- 基于Pro/E的自由曲面零件三维建模研究
- 2016年
- 自由曲面零件作为工程机械中重要的构件,其型面复杂,设计具有很大难度。通对自由曲面零件螺旋桨建模过程进行全面分析,来解决建模过程中难题。为了高效的得到螺旋桨模型,采用图谱设计方法,推导出螺旋桨桨叶切面坐标转换公式,应用Excel、Pro/E软件分别进行数值计算、三维实体化造型。实现了螺旋桨的快速精确造型,为自由曲面零件参数化设计提供了另一种参考。
- 于青民翟勇田立瑞翟利军
- 关键词：自由曲面EXCELPRO/E
- 基于EMD和支持向量机的滚动轴承故障诊断研究被引量：38
- 2017年
- 为解决在复杂噪声和工频及其倍频干扰条件下滚动轴承故障诊断问题,提高诊断准确率,进行了经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)的研究,给出了相应的决策流程。基于改进的EMD分解的特征提取算法,选取故障特征明显的IMF分量进行特征提取,最大限度地滤除了低频噪声干扰,捕捉到信号的故障特征,然后将特征集输入到SVM分类器中进行识别,结果表明:该方法对于轴承故障识别具有较高的准确率,为确保轴承安全运行和快速故障诊断提供了理论支持。
- 付大鹏翟勇于青民
- 关键词：EMDSVM故障特征故障诊断
- 基于改进EMD和数据分箱的轴承内圈故障特征提取方法被引量：4
- 2017年
- 为解决直驱风力发电机主轴后轴承内圈轻微损伤故障诊断问题,针对实际工程中振动信号的复杂特性,提出一种基于改进经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和数据分箱的特征提取算法。将信号进行改进经验模态分解,得到一系列平稳的本征模函数(intrinsic mode function,IMF)。对分解后的信号提取均值、方差等幅域参数特征,并根据参数有效性选择部分参数组成特征矩阵。选用等宽分箱方法,用箱内数据均值代替箱体数据,将特征矩阵进行平滑处理。经验证,该方法能准确提取实际工程信号中的有效特征,并从特征选择的角度较好解决了分类器代价敏感问题,减少了机器学习模型的过拟合现象。
- 于青民李晓磊翟勇
- 关键词：特征提取故障诊断
- 基于小波降噪和EMD分解方法的轴承故障诊断被引量：2
- 2016年
- 为解决在复杂噪声和工频及其倍频干扰条件下滚动轴承故障诊断问题,进行了小波降噪和经验模态分解(EMD)研究。利用小波高分辨率的特性,将时变非平稳信号分解到独立的频段上,重构信号能够滤除噪声干扰,提取特定频段的信号。对滤波后的特征信号进行总体经验模态分解,得到若干固有模态函数(IMF),以峭度最大值准则,选取故障敏感的IMF分量进行包络分析,从而提取故障特征频率。与轴承故障频率理论值相比,误差极小,从而说明该方法对于提取含噪声的轴承故障特征的有效性。
- 付大鹏翟勇
- 关键词：小波峭度包络分析
