基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对早期轴承故障的振动信号特征匹配度低的问题,本文给出一种优化VMD在轴承故障诊断中的应用.首先通过优化VMD突出信号有效信息;然后提取出最佳分量的特征向量;最后将支持向量机作为分类算法,识别轴承的故障类型.实验结果表明,该方法避免了VMD参数选取的盲目性,能够有效诊断出轴承的早期故障.
推荐文章
BFOA-EEMD在轴承故障诊断中的应用
轴承
BFOA
EEMD
特征提取
参数优化
K值优化的VMD在轴承故障诊断中的应用
VMD
K值优化
故障诊断
轴承
基于VMD与不同包络阶次构造的风电机组滚动轴承故障诊断
风电机组
非平稳信号
计算阶比跟踪(COT)
包络阶次
变分模态分解(VMD)
逆包络阶次谱(RE-SES)
轴承故障诊断
基于VMD与PSO-PNN的滚动轴承故障诊断模型
变分模态分解
粒子群算法
概率神经网络
故障诊断
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 优化VMD在轴承故障诊断中的应用
来源期刊 科学技术创新 学科 工学
关键词 优化VMD 故障诊断 轴承 支持向量机
年,卷(期) 2019,(6) 所属期刊栏目 科技创新
研究方向 页码范围 16-18
页数 3页 分类号 TH133.3|TP274
字数 2592字 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 宋玉琴 37 151 7.0 10.0
2 邓思成 3 3 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (54)
共引文献  (31)
参考文献  (8)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1999(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2001(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2003(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2004(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2005(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2006(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2007(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2008(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2009(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2011(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2012(6)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(5)
2013(10)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(9)
2014(8)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(6)
2015(8)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(7)
2016(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2017(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2018(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2019(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
优化VMD
故障诊断
轴承
支持向量机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
科学技术创新
旬刊
2096-4390
23-1600/N
16开
黑龙江省哈尔滨市
14-269
1997
chi
出版文献量(篇)
126927
总下载数(次)
266
总被引数(次)
285821
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导