一种基于LS-SVM和D-S证据理论的轴承故障诊断方法

    公开(公告)号:CN108332970A

    公开(公告)日:2018-07-27

    申请号:CN201711143328.9

    申请日:2017-11-17

    Abstract: 本发明公开了一种基于LS-SVM和D-S证据理论的轴承故障诊断方法。通过多层级信息融合方法,在特征层采用最小二乘支持向量机LS-SVM,在决策层采用D-S证据理论,以解决单一传感器故障诊断精度低、敏感特征不易提取的问题。首先利用小波降噪技术提高滚动轴承振动信号的信噪比,并引入时域和频域共八个参数作为轴承振动的特征参数。其次,利用LS-SVM对轴承进行故障识别。最后,将LS-SVM特征输出作为D-S证据理论输入,利用D-S证据理论进行故障决策。该方法可以有效地提高滚动轴承故障诊断精度。本发明对提高滚动轴承故障诊断精度和诊断系统的可靠性有一定的意义。

    铁路货车车载制动压力监测装置

    公开(公告)号:CN210083193U

    公开(公告)日:2020-02-18

    申请号:CN201920741421.8

    申请日:2019-05-22

    Abstract: 本实用新型公开了一种铁路货车车载制动压力监测装置,涉及列车制动性能监测技术领域,主机箱通过线缆连接有无线通信单元、制动缸下游压力采集单元、制动缸上游压力采集单元、副风缸压力采集单元以及列车管压力采集单元;无线通信单元将所述制动缸下游管道内的空气压力信号、所述制动缸下游管道内的空气压力信号、所述副风缸内的空气压力信号以及所述列车管内的空气压力信号发送至列车地面读出设备。本实用新型能够实时采集列车制动系统中制动缸上下游、列车管及副风缸的空气压力信号,实时储存所述空气压力信号,并能将空气压力信号传输给列车地面读出设备,为操作人员提供列车制动性能监测的数据依据。

    一种MOMEDA与压缩感知的滚动轴承故障诊断方法

    公开(公告)号:CN113780055B

    公开(公告)日:2024-02-09

    申请号:CN202110812901.0

    申请日:2021-07-19

    Abstract: 本发明公开了一种MOMEDA与压缩感知的滚动轴承故障诊断方法,涉及智能检测技术领域,该方法可在不拆解轴承的情况下对早期故障轴承做智能诊断,并能通过压缩感知软件的实现缓解数据存储、信号传输、后续数据处理给相关硬件造成的巨大压力,具体方案为:包括以下步骤:S1:采集原始信号;S2:对原始信号进行降噪预处理;S3:以K‑SVD字典学习算法作为信号的稀疏表示方法;S4:对S3处理后的稀疏信号进行压缩测量;S5:对S4处理后的压缩信号进行精准重构,并得到重构误差;S6:比较同一样本在不同字典的重构误差,选取误差最小的字典类型为该测试轴承的类型;S7:对滚动轴承故障进行诊断。

    基于多维度货车制动风压信号特征提取及优化

    公开(公告)号:CN114970594A

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202111183238.9

    申请日:2021-10-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于多维度货车制动风压信号特征提取及优化,涉及河道过滤技术领域。本发明包括以下步骤:第一步:特征提取;第二步:特征参数的优化选择,基于制动风压信号进行多维度特征提取;第三步:基于特征加权和KPCA的制动风压特征参数优化选择。本发明通过货车线路运行试验数据上进行验证,通过对比全特征集进行KPCA和敏感特征集加权后进行KPCA,说明了特征选择和特征融合相结合方法的合理有效性,通过特征选择和加权的基础上,制动风压特征通过KPCA方法得到了很好的提取,可以有效地减小冗余和计算量,更有效地表征货车制动系统不同工作状态和故障类型,更有利于研究货车制动系统故障诊断问题。

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