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RealTimeData
- 为保证轧机生产线安全、高效工作，及时掌握电气、机械设备的工作状态和潜在事故信息，建立了以振动、电量参数为主的在线监测诊断系统。系统实时采集的大量数据，为设备管理与维护及故障诊断提供了重要依据
xuanzhuanjixzhengdongxinhao
- 一种旋转机械振动信号特征提取的新方法，利用小波技术
机械振动学
- 机械振动学： 《机械振动学》（研究生）（46学时内容与实施计划） Part Ⅰ.线弹性系统的振动 Chapter1.多自由度系统的振动分析 Chapter2.弹性体的振动分析 Chapter3.多自由度系统的特征值、特征向量的计算 Chapter4.振动分析的数值方法 PartⅡ.随机振动 Chapter1.随机过程概论 Chapter2.随机过程的时域分析 Chapter3.随机过程的频域分析 Chapter4.系统的响应函数 Chapter5.系统的随机振动分析 Chapter6.结构随机响
multifre
- 资料的内容是实现旋转机械同步整周期采样的数据采集系统相关文献资料，包括鉴相信号如何倍频，机械振动信号相位如何检测等的实现方法。-Information content is for rotating mechanical synchronization synchronous sampling data acquisition system-related documents, including the Kam-believe number to harmonic mechanical vib
jxzd
- 机械振动习题集与答案,考试和技术人员难得的材料.-Mechanical vibration exercise and the answer
003
- 本文对旋转机械振动故障预 测方法进行了初步研究，分析了传统预测参数的不足，提出了以分时尺度矩为预测故 障参数的两种故障预测模型:分时尺度矩趋势预测模型和分时尺度矩波动预测模型。 根据分时尺度矩的变化不仅能够判断是否发生了故障，而且能够判断故障的种类。典 型故障实测数据的预测结果验证了基于分时尺度矩预测参数的灰色模型故障预测算 法的有效性。 -This paper the grey correlation analysis method and the probabilis
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- 机械设备发生故障时, 故障特征的提取很重要。对于多通道的设备故障振动信号, 应用非平稳信号的盲源分离算法, 可以有效地提取各自独立的非平稳振动源,从而可以准确地进行机械故障诊断。针对不同时频分布的非平稳盲源分离算法, 比较了它们的分离效果。以转子的复合故障为例, 验证了该算法在故障诊断中可行性。-Machinery and equipment failure, the fault feature extraction is very important. Failure vibration si
LabVIEW-paper
- 09年上交大的硕士论文 本论文作者在对风电场监控系统进行实际调研后，以美国 GE 公司的1.5MW 变速变桨距双馈异步风力发电机组为例做为被监测对象，应用 美国国家仪器公司 NI（National Instruments Corporation）虚拟仪器技术 和 LabVIEW8.5 作为软件平台，尝试开发大型风力发电机组旋转机械状 态监测系统，并根据风力发电机组和风电场远程监控的特征，对监测系 统的通信方式进行分析比较后，选择通信方案。监测系统的目的是对采 集的振动信号
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- 对重分配小波尺度谱存在着时、频分辨率不能同时达到最佳及当振动信号中存在着能量较大的噪声时会降低其时频分布可读性的缺陷，提出一种基于参数优化和奇异值分解(SVD)提高重分配尺度谱时频分布可读性的方法。首先利用Shan— non熵方法优化重分配尺度谱基函数的时间．带宽积(TBP)，克服其时、频分辨率不能同时达到最佳的缺陷，再对重分配尺度谱 进行SVD降噪降低噪声干扰影响，提高时频分布的可读性。最后用该方法对仿真信号和滚动轴承故障信号进行了分析，结果表明该方法的时频聚集性更好，抗噪能力更强，能
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- 滚动轴承是各种机电设备中的重要部件，其主要特点是其寿命的随机性较大，且它的好坏直接影响到设备的正常运行。因而掌握轴承运行的工作状态以及故障的形成和发展是目前机械故障诊断领域中研究的重要内容之一。利用轴承的随机振动信号对其工作状态进行诊断是目前最常用的方法-Rolling is a variety of mechanical and electrical equipment is an important component, its main feature is its randomness
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- 滚动轴承故障诊断是机械故障检测中一个重要方面。使用小波包分析和包络分析相结合的方法提取轴承微弱振动信号, 克服了传统包络分析方法易丢失信号有效成分的缺点。包络信号的细化谱较好体现了轴承故障信息。-Bearing Fault Diagnosis of mechanical fault detection in an important aspect. The use of wavelet packet analysis and envelope analysis method of combini
labview-zhendongxinhao
- labview文献，基于振动信号旋转机械故障诊断的研究文献-labview literature, literature-based fault diagnosis of rotating machinery vibration signals of
xiaobobaoyuzhijiangzao
- ：提出一种基于对偶树复小波块阈值的信号降噪方法，并将其成功应用于机械故障诊断中。机械设备的振动信号都或多或少地含有噪声，导致弱故障信息的提取一直是故障诊断的难点和热点。提出的降噪方法充分利用对偶树复小波变换的平移不变性和块阈值法的更优估计特性，可以获得比常规的小波降噪方法以及基于常规离散正交小波变换的 NeighBlock 降噪法更高的信噪比， 不仅能有效抑制高斯白噪声， 还能够去除冲击信号中的脉冲噪声。-：A denoising method of block thresholding bas
Mechanical-fault-diagnosis
- 介绍机械振动信号的各种特征提取方法以及故障诊断算法的相关论文-Mechanical vibration signal feature extraction and fault diagnosis
labviewSignalProcessing
- 基于LabVIEW的机械振动信号分析系统的开发-labview signal processing
90004
- 一个测试振动的数据，用于机械主轴的，拿来分析用-A vibration test data for machine spindle, used for analysis
mechanical-vibration-ppt
- 机械振动经典课件-PPT,对学习机械振动的朋友有很好的帮助。-A classic courseware OF mechanical vibration
Matlab_Vibration
- MATLAB在机械振动中的应用，并配有相应的代码和例子 -Application MATLAB in mechanical vibration signal analysis
Vibration-Signals-
- 振动信号处理及故障诊断的研究性论文，论文很好的介绍了现代机械故障诊断的方法及研究现状-Vibration signal processing and fault diagnosis of the research papers, the paper is a good introduction to the modern mechanical fault diagnosis methods and research status
基于改进的希尔伯特振动分解的机械故障诊断方法研究
- 针对多分量机械故障振动信号的特征提取问题，介绍一种基于希尔伯特振动分解( HVD) 的时频分析方法。该方法首先利用 Hilbert 变换得到原始振动信号的解析信号，然后通过对解析信号的瞬时频率低通滤波获得信号中幅值最大分量的瞬时频率，同时经同步检测获得相应的瞬时幅值和初相位，最后经过迭代运算自适应地检测出原信号各分量的时频信息。针对 HVD 方法的边界效应问题，提出一种基于相关系数准则的波形匹配边界延拓法对其进行改进。 通过两组仿真信号分析验证了 HVD 方法对多分量非平稳信号的分解能力，同时