原文服务方: 计算机测量与控制       
摘要:
提出了一种基于马田系统的设备健康检测与故障分类方法,利用设备运行的振动信号作为信号源进行了验证;首先介绍了马田系统的实施步骤,提出了基于马田系统的设备故障诊断与分类方案;其次,分别利用信号小波变换模极大值估计得到的Lipschitz指数和Hilbert- Huang变换进行特征提取;最后利用凯斯西储大学电气工程实验室的轴承振动数据对方法进行了验证,采用滚动轴承的5种状态振动信号:正常,滚动体故障(轻微、严重),内圈故障(轻微、严重),基于信号奇异性特征的故障检测率为100%,故障分类率为81.8%,基于信号能量特征的故障检测率和故障分类率均为100%;结果表明了方法的正确性,利用Hilbert- Huang变换提取特征进行诊断和分类的正确率更高.
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文献信息
篇名 基于马田系统的设备健康监测技术研究
来源期刊 计算机测量与控制 学科
关键词 马田系统 故障诊断与分类 Lipschitz指数 Hilbert-Huang变换 振动信号
年,卷(期) 2012,(3) 所属期刊栏目 自动化测试技术
研究方向 页码范围 634-641,564
页数 分类号 TP277
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 任江涛 1 11 1.0 1.0
2 蔡远文 装备学院试验指挥系 32 146 8.0 9.0
3 史建伟 2 15 2.0 2.0
4 邢晓辰 5 32 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
马田系统
故障诊断与分类
Lipschitz指数
Hilbert-Huang变换
振动信号
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机测量与控制
月刊
1671-4598
11-4762/TP
大16开
北京市海淀区阜成路甲8号
1993-01-01
出版文献量(篇)
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