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2009年03月30日

【期刊论文】一种基于Hilbert-Huang变换和AR模型的滚动轴承故障诊断方法

于德介, 程军圣, 杨宇

系统工程理论与实践,2004,10:1~7,-0001,():

摘要

提出了一种基于Hilbert-Huang变换和AR模型的滚动轴承故障诊断方法。采用Hilbert-Huang变换将滚动轴承振动信号分解成若干个平稳的IMF(Intrinsic Mode Function)分量,求出每一个IMF分量的瞬时幅值和瞬时频率,然后对每一个IMF分量的瞬时幅值和瞬时频率序列建立AR模型,以模型主要的自回归参数和残差的方差作为特征向量建立Mahalanobis距离判别函数,进一步判断滚动轴承的工作状态和故障类型。实验结果分析表明,本文方法能有效地应用于滚动轴承的故障诊断。

关键词: Hilbert-Huang变换, 瞬时幅值, 瞬时频率, AR模型, 特征向量, 距离判别函数

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2009年03月30日

【期刊论文】基于EMD和奇异值分解技术的滚动轴承故障诊断方法

于德介, 程军圣, 杨宇

数据采集与处理,2004,19(2):204~209,-0001,():

摘要

提出了基于EMD(Empircal mode decomposition)和奇异值分解技术的滚动轴承故障诊断方法。采用EMD方法将滚动轴承振动信号分解成若干个基本模式分量(Intrinsic mode function,IMF)之和。并形成初始特征向量矩阵。然后对初始特征向量矩阵进行奇异值分解得到矩阵的奇异值,将其作为滚动轴承振动信号的状态特征向量,通过建立MahaIanobis距离判别函数判断滚动轴承的工作状态和故障类型。实验数据的分析结果表明,本文方法能有效地应用于滚动轴承故障诊断。

关键词: EMD, 滚动轴承, 故障诊断, 奇异值分解, 距离判别函数

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2009年03月30日

【期刊论文】基于EMD和AR模型的滚动轴承故障诊断方法

于德介, 程军圣, 杨宇

振动工程学报,2004,17(3):332~335,-0001,():

摘要

提出了基于EMD(Empirical Mode Decomposition)和AR模型的滚动轴承故障诊断方法。该方法用EMD将滚动轴承振动信号分解成若干个平稳的IMF(Intrinsic Mode Function)分量,对每一个IMF分量建立AR模型,以模型的自回归参数和残差的方差作为特征向量建立Mahalanobis距离判别函数,进而判断滚动轴承的工作状态和故障类型。实验结果分析表明,该方法能有效地应用于滚动轴承的故障诊断。

关键词: 特征向量, EMD方法, AR模型, 距离判别函数

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2007年05月24日

【期刊论文】地方性克汀病病理人类学的研究

席焕久, 李泽山, 王辉亚, 谷学静

人类学学报1992年5月第11卷第2期/ACTA ANTHROPOLOGICA SINICA May., 1992, Vol. 11, No. 2,-0001,():

摘要

本文用为类学的方法对55例地克病病人做了103项指标的测定,同时选择了同性别、同民族、同出生年月、居住及生活条件相似的55例健康人做对照组。经过计算机筛选变量、做了判别分析,得出了差别函数和临界值。结果表明,本文正常人与华北汉族的体质特征最接近。地克病病人的身材矮小,一方面来源于坐高,另一方面来源于下肢长。全头高与正常人相近。鼻高、骨盆宽、头耳高、容面高、鼻梁深、头宽对鉴别病人和正常人具有显著意义。

关键词: 病理人类学, 判别函数

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