公开(公告)号：CN113865867A

公开(公告)日：2021-12-31

申请号：CN202110958624.4

申请日：2021-08-20

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 崔玲丽 ,  孙梦昕 ,  王华庆 ,  姜宏

IPC: G01M13/045

Abstract: 本发明公开了一种基于幅值特性奇异值分解的轴承故障诊断方法，把故障频率等的幅值特性作为奇异分量的选择指标——故障包含度(FIC)。首先是原始信号的Hankel矩阵构造与SVD分解，其次利用所提指标FIC对分解所得的SCs进行信息评估，最后选出携带故障信息的SCs以重构降噪信号。轴承故障仿真信号与实验信号的试验结果表明：相比于传统的差分奇异值分解方法(DS‑SVD)，所提方法能选出故障信息量更大的奇异分量，且能在外界干扰下诊断出故障。新方法可用于信号降噪和故障弱特征的增强。

公开(公告)号：CN112257747A

公开(公告)日：2021-01-22

申请号：CN202010975145.9

申请日：2020-09-16

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 崔玲丽 ,  杨娜 ,  王华庆

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了基于压缩数据和监督全局‑局部/非局部分析的诊断方法，该方法是一种基于压缩数据和监督全局‑局部/非局部判别分析的三阶段轴承故障诊断方法。在第一阶段，基于压缩感知框架得到压缩数据；在第二阶段，提出了一种新的流形学习算法：监督全局‑局部/非局部判别分析，利用该算法将压缩数据映射到低维空间，保留其全局和局部/非局部信息；在第三阶段，将上述低维特征作为SVM的输入进行分类。

公开(公告)号：CN109101936A

公开(公告)日：2018-12-28

申请号：CN201810956887.X

申请日：2018-08-21

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 崔玲丽 ,  杜建喜 ,  乔文生 ,  王华庆

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明公开了一种基于自适应MED滚动轴承早期故障诊断方法，该方法为一种针对轴承外圈早期故障的诊断方法。本发明针对，MED降噪效果受滤波器阶数L影响的问题，研究了轴承的故障机理，提出了一种利用遗传算法和Teager能量算子包络谱熵(TESE)为目标函数的自适应MED降噪方法。首先提出TESE指标，衡量信号的降噪效果；再利用遗传算法优良的寻优特性，以TESE作为目标函数，对MED算法的最佳影响参数进行寻优，通过解调谱提取微弱故障特征。该方法能够对早期微弱故障中的冲击成分进行自适应增强，可有效提取滚动轴承早期故障特征频率信息。