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MED方法及在滚动轴承故障诊断中
MED方法及在滚动轴承故障诊断中
故障诊断
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MED方法及在滚动轴承故障诊断中的应用文档
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med2d_故障诊断_MED算法_降噪_熵_最小熵解卷积
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最小熵解卷积程序，适合对故障信号降噪处理，有良好的的降噪效果
med2d_MED_降噪_
5星 · 资源好评率100%
能够对一段数据进行med处理，对一段信号降噪进行降噪处理，减少噪声对信号的影响，使信号在之后的处理中其故障特征频率能更好地表现出来。
med2d.zip_MED2d_The Signal
Generates a 1D FIR filter to minimize the entropy of the filtered signal(s)
一种基于MED和希尔伯特变换的滚动轴承早期故障诊断方法
滚动轴承的早期故障诊断对于设备预测和健康管理具有重要意义,然而受环境噪声、传递路径、信号衰减及源信号本身比较微弱的影响,滚动轴承故障的初期...计算机仿真与实验验证了该方法在滚动轴承早期故障诊断中的有效性。
基于ITD和MED的滚动轴承故障特征提取方法
针对强背景噪声下的滚动轴承故障振动信号,提出了固有时间尺度分解(ITD)和最小熵解卷积(MED)相结合的故障特征提取方法。首先对信号进行ITD分解,通过计算各分量与原信号的相关系数,去除虚假分量后重构信号;再利用MED的...
基于最小熵解卷积的带式输送机传动滚筒轴承故障诊断
将该方法应用于带式输送机传动滚筒中的滚动轴承故障诊断,成功提取出了轴承内圈的早期微弱点蚀故障特征。对FIR滤波器阶数L的选择进行了分析,以确保最优的MED解卷积效果。仿真与应用验证了最小熵解卷积方法在滚动轴承...
AR_MED_filter.zip_AR_反褶积_最小熵反褶积_轴承 故障_轴承故障诊断
5星 · 资源好评率100%
AR滤波与最小熵反褶积在滚动轴承故障诊断中的应用
基于MED的滚动轴承故障特征提取方法及其应用 (2013年)
为提取微弱的轴承故障信号，研究了一种基于最小熵反褶积(Minimum Entropy Deconvolution，MED)的滚动轴承故障特征提取方法：在利用AR模型去除齿轮啮合产生的确定性信号的基础上，对保留信号进行最小熵反褶积，增强...
MED滚动轴承代码
MED的matlab仿真代码 初学者必掌握 应用最小嫡解卷积(MED) 最小嫡解卷积(minimum entropy deconvolu- tion} MED)最早由Wiggin、提出...2007年，Sawalhi将其用于滚动轴承与 齿轮故障诊断[3]。MED通过选取一个逆滤波器来
AR滤波器+最小熵反卷积用于轴承故障诊断：YuleWalker方法的AR滤波器结合最小熵反卷积用于轴承故障诊断-matlab开发
此函数 AR_MED_FILTER 采用采样频率为 Fs ... 该程序基于论文： Sawalhi N、Randall RB 和 Endo H (2007) 使用最小熵解卷积结合谱峰度增强滚动轴承故障检测和诊断。 机械系统和信号处理。 21:2616-2633 该功能基本上是
MED-AND-SANC.zip_MED_matlab MED_med程序_数据 消噪_轴承消噪
用于滚动轴承微弱故障信号的诊断的方法：最小熵反卷积程序、自适应消噪法处理轴承信号、美国西储大学轴承数据处理等5个源文件
matlab程序 AR-MED.zip
应用自回归AR滤波器滤波器后，信号使用最小熵反卷积，结合谱分析来增强滚动轴承的故障检测和诊断。主要用于通过振动信号诊断轴承故障。
快速 Mkurtgram：滚动元件轴承或齿轮的重复瞬态提取方法。-matlab开发
该代码试图从有故障的滚动轴承或齿轮振动信号中提取重复...在我们的测试中，它可用于干扰抑制，尤其是脉冲噪声，复合故障诊断和某些情况下的早期故障诊断。 我们热切期望研究人员和工程师在工业应用中验证我们的代码。
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