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基于EMD能量熵的离心泵汽蚀故障诊断研究方法_周云龙
基于EMD能量熵的离心泵汽蚀故障诊断研究方法_周云龙
emd
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emd能量熵的介绍与算法研究.
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研究论文-基于EMD能量熵和相关向量机的燃机涡轮叶片故障诊断方法.pdf
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应用温度这一特征数值对燃气轮机的涡轮叶片进行故障诊断及分析,建立叶片的分析模型,从而可以分析叶片的冷却效果。然后利用经验模态分解(EMD)将非平稳的故障信号分解成若干个平稳信号,即固有模态函数(IMF)之和。计算不同频段上信号的能量熵,将其作为特征参数。采用相关向量机(RVM)来进行进一步的故障诊断。仿真实验表明,本文所研究的方法能有效地进行燃气轮机故障诊断。
lmd和能量熵提取特征
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先把信号进行lmd分解，在通过方差贡献率选择IMF分量，在计算能量熵。你值得拥有，可以运行，求好评！
经验模态分解+样本熵matlab程序代码
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5星 · 资源好评率100%
利用经验模态分解提取IMF向量与残余向量的matlab程序，可以直接运行emdplus.m，亲测有效，不能运行不要钱~，主函数与样本熵函数samp经过了分析，里面有详细注解，EMD.m函数用的歪国人写的的~目前也是较为常用的版本了
基于EMD 和Teager 能量算子的轴承故障诊断研究
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基于EMD和全息谱的设备故障诊断方法研究 (2011年)
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介绍了经验模态分解法(EMD)和全息谱分析技术。运用EMD方法将机械设备振动信号分解，选择与原信号密切相关的信号重组，较好的消除了信号噪声，并对重组信号进行全息谱分析，使幅度、频率、相位有机结合，充分反映了设备振动形态特征。运用二维全息谱分析，可以得到转子振动在各阶倍频下的旋转方向、大小、形状以及各阶倍频之间的相互关系等信息。传统的信号处理方法都不能很好的消除信号噪声。此方法在转子振动信号故障诊断
基于支持向量机的离心泵故障诊断方法研究.zip
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基于改进EMD的旋转机械耦合故障诊断方法研究
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基于改进EMD的旋转机械耦合故障诊断方法研究，时培明，李庚，针对旋转机械耦合故障的诊断问题，提出一种基于改进EMD（Empirical Mode Decomposition）的诊断方法。该方法结合相似极值延拓和加余弦窗函�
基于EMD和能量算子解调的采煤机截割部振动故障诊断研究
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针对采煤机截割部振动剧烈,振动故障特征不易提取的问题,应用基于经验模态分解(EMD)和能量算子解调的故障诊断方法,首先对采煤机截割部振动信号进行EMD分解,进而得到一定数量的本征模态函数(IMFs)分量;其次对IMFs进行能量算子解调,提取出故障特征频率.通过对采煤机井下现场试验研究,结果表明,该方法能够有效地对采煤机截割部进行故障诊断,对及时发现采煤机故障,避免事故的发生具有重要的作用.
Formula.zip_EMD能量熵_IMF能量熵_imf能量_imf能量计算_能量熵
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IMF能量计算，能量熵 ，EMD，matlab
guilun.zip_EMD能量熵_emd 能量熵_emd熵_能量熵_能量熵 emd
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这是第二能量熵的matlab代码，针对EMD方法的不足,数据包传送源码程序。
用于信号的EMD、EEMD、VMD分解_vmd重构_故障诊断emd_故障诊断_故障重构_VMD信号重构
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资源名：用于信号的EMD、EEMD、VMD分解_vmd重构_故障诊断emd_故障诊断_故障重构_VMD信号重构 资源类型：matlab项目全套源码 源码介绍：用于信号的分解、降噪和重构，实现故障诊断 源码说明： 全部项目源码都是经过...
用于信号的EMD、EEMD、VMD分解_vmd重构_故障诊断emd_故障诊断_故障重构_VMD信号重构_源码.rar.rar
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用于信号的EMD、EEMD、VMD分解_vmd重构_故障诊断emd_故障诊断_故障重构_VMD信号重构_源码.rar.rar
EMD.rar_EMD_LABVIEW_EMD故障诊断_decomposition_emd 故障_labview故障诊断
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LABVIEW下实现自动的EMD分解，广泛应用于故障诊断系统
基于EMD和支持向量机的旋转机械故障诊断方法研究
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基于EMD和支持向量机的旋转机械故障诊断方法研究：将支持向量机应用与故障诊断！
基于ITD能量特征与K-ELM的滚动轴承故障诊断方法研究
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针对滚动轴承故障诊断中故障特征难提取与极限学习机稳定性、泛化能力差,致使故障辨识精度差的问题,提出了一种基于ITD(Intrinsic Time-scale Decomposition)能量特征与KELM的滚动轴承故障诊断方法。首先将采集到的滚动轴承故障信号进行ITD分析得到一系列蕴含有信号瞬时频率的固有旋转分量;然后,提取分解后与原信号相关程度较大固有旋转分量的能量特征;最后,建立核极限学习机的
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基于EMD能谱熵和概率神经网络的采煤机摇臂齿轮故障诊断
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结合摇臂工作特点,提出基于EMD能谱熵和概率神经网络的齿轮故障诊断方法,提取振动信号EMD分解的前9个IMF分量的能谱熵作为故障特征信息,并将其作为概率神经网络的输入向量进行齿轮故障的分类与识别。结果证明该方法可...
main_matlab；emd；故障诊断_轴承故障诊断_轴承故障诊断_
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基于emd的滚动轴承故障诊断驱动计数端的内圈故障，故障明显，基于EMD的包络解调有效风扇计数端的内圈故障，故障效果不好，基于EMD的包络解调不是很有效基础计数端的内圈故障，故障效果不好，基于EMD的包络解调无效，...
emd_EMD工具箱_emd、故障诊断_诊断_
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故障诊断常用的EMD工具箱，基本内容齐全。
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emd算法编程，用于机械振动故障诊断和分析使用
基于EMD的时频熵在有载分接开关故障诊断中的应用
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基于EMD的时频熵在有载分接开关故障诊断中的应用，张惠峰，，提出了一种基于EMD（Empirical Mode Decomposition）方法的时频熵变压器有载分接开关故障诊断方法。首先利用EMD（经验模态分解）分解分接开�
论文研究-基于EMD和TVAR模型的滚动轴承故障诊断方法 .pdf
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基于声振信号EMD分解的轻微碰摩故障诊断方法研究 (2009年)
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针对转子系统局部碰摩故障特征及声音振动信号特点,采用一种基于声振信号经验模式分解(Empirical Mode Decomposition简称 EMD)的轻微局部碰摩故障诊断方法对滑动轴承碰摩故障进行特征提取。由于 EMD分解不需要固定的基函数,根据信号特征自适应的调整,从而实现碰摩特征及旋转激励背景信号自动分解。通过设计滑动轴承缺油工况轴承碰摩试验,并进行振动全息测试分析,将所得声振信号本征模式
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基于BP神经网络的离心泵故障诊断方法研究
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介绍了离心泵的主要故障类型和产生原因,应用BP神经网络的主要知识对离心泵的故障进行诊断,将BP神经网络的输入通过Matlab进行训练,最后得到了与理想输出基本相符的实际输出,证明了该方法的有效性和可行性。
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基于EMD近似熵和TWSVM的齿轮箱故障诊断
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