王石云
- 作品数：5 被引量：18H指数：3
- 供职机构：燕山大学电气工程学院河北省工业计算机控制工程重点实验室更多>>
- 发文基金：国家杰出青年科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：机械工程一般工业技术自动化与计算机技术更多>>
- 基于非平稳性信号分析的滚动轴承状态检测诊断研究
- 滚动轴承广泛应用在工业中，是机械设备中最重要的零件之一，它的运行状态直接关系到整台机器能否正常运行。因此，对滚动轴承的运行状态进行检测和诊断是非常有价值的。本论文第三章从时频分析角度出发，引入谐波小波和HHT方法对轴承故...
- 王石云
- 关键词：机械故障HILBERT-HUANG变换支持向量机算法
- 文献传递
- EMD和平滑伪Wigner-Ville谱熵的轴承故障诊断被引量：8
- 2014年
- 提出一种基于经验模态分解(EMD)和平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)谱熵的滚动轴承故障诊断的方法。EMD方法充分保留信号本身的非线性和非平稳特征,在信号的滤波和去噪中具有较大的优势,SPWVD谱熵用于定量刻画轴承不同状态下振动信号的时频能量分布,将二种算法相结合应用于不同工作状态滚动轴承,并设计最小二乘支持向量机(LS-SVM)智能模型,实现轴承状态和故障类型的自动分类和识别。通过SPWVD谱熵与谱峭度法的对比,验证了SPWVD谱熵的有效性。实验表明此方法能够有效地提取轴承故障的特征信息,提高轴承故障诊断率。
- 臧怀刚王石云李玉奎
- 关键词：振动与波谱熵
- 基于改进的DCT和EMD的轴承故障诊断被引量：3
- 2013年
- 故障特征信息提取是滚动轴承故障诊断的关键问题之一。针对轴承故障信号的提取,提出了改进的DCT和EMD相结合的轴承故障诊断方法。首先对故障信号进行DCT变换得到多个DCT系数,对DCT系数进行阈值处理后,重构故障信号。然后对重构信号进行EMD分解,得到多个IMF,并对轴承故障频率所对应的IMF做频谱分析。此方法减小了噪声对EMD的影响,提高了信噪比,能够对轴承故障进行准确的诊断。
- 臧怀刚李清志王石云韩验龙
- 关键词：滚动轴承故障诊断离散余弦变换经验模态分解
- 基于改进的经验模态分解的滚动轴承故障诊断研究被引量：4
- 2013年
- 传统的时频分析方法不能有效地处理非平稳信号，经验模态分解（EMD）非常适合处理非平稳信号，但结果可能出现伪内禀模态函数（IMF）和不敏感内禀模态函数。针对EMD的不足，提出能量门限法和敏感IMF选择法相结合来识别真IMF和敏感IMF的方法，对同时满足这两个条件的IMF作频谱变换，频谱图上可以清晰呈现故障特征信息。将改进后的EMD应用到滚动轴承故障诊断实例，证明了此方法的可行性和准确性。
- 臧怀刚李清志韩艳龙王石云
- 关键词：计量学滚动轴承故障经验模态分解
- 谐波小波滤波与HHT在轴承故障诊断中的应用被引量：3
- 2014年
- 谐波小波具有良好的盒形频谱特性,可以将非平稳振动信号既不交叠又无遗漏地分解到相互独立的频带上。将谐波小波作为滤波器,可以将特定频段的成分与信号的其他频率成分分离,进行重构后就能够提取出强背景噪声干扰下的特定信号频段成分,实现谐波小波滤波。然后,对故障敏感段信号进行HHT边际谱分析,并以边际谱的最大峰值作为特征向量判断轴承的工作状态和故障类型。
- 臧怀刚王石云王冀龙
- 关键词：滚动轴承故障诊断
