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北京工业大学机械工程与应用电子技术学院先进制造技术北京重点实验室 收藏

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研究主题:非平稳信号    滚动轴承    故障诊断    快速自适应    局部均值分解    

研究学科:机械类    

被引量:20H指数:2EI: 1 北大核心: 3 CSCD: 3

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5 条 记 录,以下是 1-5

快速自适应局部均值分解及轴承故障诊断应用 ( EI收录)
1
《振动工程学报》北京工业大学机械工程与应用电子技术学院先进制造技术北京市重点实验室 张坤 马朝永 胥永刚 张建宇 付胜  出版年:2020
国家自然科学基金资助项目(51775005,51675009)
提出了一种新的非平稳信号处理方法——快速自适应局部均值分解(Fast and Adaptive Local Mean Decomposition,FALMD)。采用顺序统计滤波器求取信号上下包络线的均值来获得局部均值函数...
关键词:故障诊断 滚动轴承 快速自适应局部均值分解  顺序统计滤波器  非平稳信号
基于刚柔耦合模型的行星齿轮箱动力学仿真分析
2
《北京工业大学学报》北京工业大学机械工程与应用电子技术学院先进制造技术北京市重点实验室 马朝永 冀建东 胥永刚 陈俊燃  出版年:2019
国家自然科学基金资助项目(51775005,51675009)
行星齿轮箱在运转过程中,振动信号主要来源于齿轮间的啮合振动,各啮合点与传感器之间的位置周期性变化,啮合振动信号在同一时刻通过不同的传递路径被传感器采集到,导致传感器采集到的信号耦合严重,十分复杂,不利于有效进行故障诊断....
关键词:行星齿轮箱 啮合振动 时变动力学  刚柔耦合 局部故障调制  动力学仿真
一维残差卷积神经网络的刀具磨损识别方法研究
3
《机械科学与技术》内蒙古科技大学机械工程学院;内蒙古自治区机电系统智能诊断与控制重点实验室;北京工业大学机械工程与应用电子技术学院先进制造技术北京重点实验室 杨斌 樊志刚 王建国 王民 李志星  出版年:2022
国家自然科学基金项目(51865045,51805275);内蒙古自然科学基金重大项目(2018ZD06);内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY21380)。
传统的机器学习方法对于刀具磨损进行监测时需要人为提取特征,并且在刀具磨损监测过程出现所需时间较长、精度低等问题。本文提出基于一维残差卷积神经网络的刀具磨损状态识别方法。对原始振动信号进行小波包阈值降噪、快速傅里叶变换处理...
关键词:振动信号 残差连接  刀具磨损 卷积神经网络
几种阻尼器的切削颤振控制特性分析与优化
4
第二十三届全国振动与噪声控制学术会议 2010王民 张彦琳 昝涛  出版年:2010
本文对单阻尼器、多重阻尼器以及双级阻尼器的切削颤振控制特性进行了解析及数值计算。针对稳定切削的临界切深由切削系统频响函数的负实部决定这一特性,以最小化切削系统频响函数负实部的最大值为目标,分别对单阻尼器、多重阻尼器以及双...
关键词:颤振 多重阻尼器  双级阻尼器  优化  
基于三维稳定性图的铣削加工稳定性分析与参数优化
5
第二十三届全国振动与噪声控制学术会议 2010祝锦锦 王民 昝涛 张彦琳  出版年:2010
铣削加工中受工件装夹方式和工件几何形状的影响,在工件铣削不同位置处工件动态特性差异明显,导致铣削过程稳定性发生变化。为了保证在铣削整个过程中不发生颤振的同时提高切削效率,本文通过测试工件铣削路径上不同位置处的动态特性数据...
关键词:动态特性测试 模态参数辨识  铣削稳定性  三维稳定性图  
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