一些关键部件,如轴承、变速箱、叶轮,广泛应用于机器。他们的缺点可能加速其他组件的失败,最终导致机器故障。以防止任何意外的机器故障和事故,关键部件的早期故障应该尽快检测。一旦诊断早期故障的关键部件,其性能退化评估和剩余使用寿命的评估应进行最大化关键部件的寿命。这个特殊的问题主要集中在故障诊断和预后的关键部件,使研究人员和工程师们分享他们的最新发展和思想,以提高技术采用机器故障诊断和预后的研究团体。
我们收到了许多来自不同国家和地区的提交。经过严格的同行评审过程,下面的手稿被接受及其内容简要总结如下。
本文题为“变速箱与卷积神经网络故障识别和分类,“z陈等人提出了一个深度学习回旋的齿轮箱故障诊断的基于神经网络的智能方法。比较经典的基于支持向量机的诊断方法证明了他们的方法具有较高的故障预测精度。
在这篇名为《滚动轴承故障诊断基于多尺度通用的分形特性,”w .温家宝等人提出了一种基于多尺度广义分形维方法来定义不同的轴承故障在不同的操作条件下,实验证明他们比小波包方法具有更好的性能,在不同的操作条件下基于经验模态分解的方法。
在这篇名为《状态监测和故障诊断修改安全装置,”g·杨和h .梁提出了一种基于离散小波变换的降噪状态监测和故障诊断的方法修改安全装置用于施工电梯。此外,他们通过实验发现sym8小波基是最有效的小波基在一些候选小波基础。
在这篇名为《螺钉性能退化评估基于量子遗传算法和动态模糊神经网络,“x张等人利用量子遗传算法优化动态模糊神经网络,提出一个螺钉性能退化评估方法。结果表明,该方法具有较高的预测精度比反向传播神经网络和径向基函数神经网络。
本文题为“一个新的遗传性当地的基础指标变化结构损伤诊断及其应用,“x z李等人提出了一种新的基于传播能力的指标监控本地变化的刚度和阻尼对结构健康状态监测。结果表明,他们提出的指标是有效的本地化梁结构的裂缝。
在这篇名为《行星齿轮箱振动信号特征分析和故障诊断,“问:苗族和问:周提出行星振动模型来理解行星振动组件。结果表明,他们提出的模型匹配从行星试验台振动数据。
在这篇名为《Multifault诊断滚动轴承使用小波Kurtogram和向量Median-Based特性分析,“p h .阮和人类。金提出了一种小波kurtogram和向量median-based特性分析方法来诊断轴承故障在不同的旋转速度和裂纹尺寸。与主成分分析、独立成分分析和线性判别分析,提出了特征提取分析方法具有更好的性能。
在这篇名为《故障诊断为多级行星齿轮组使用基于模型的仿真和实验调查,“g·李等人提出了一个横向和扭转耦合动力学模型来预测调制显然的两阶段复合行星齿轮组。此外,提取故障特征频率。他们的工作为故障诊断提供了理论支持的多态行星齿轮组通过调制边带分析。
本文题为“原位测量的速度和寻求感应头磁盘硬盘驱动器的接口不稳定,“y王等人研究了头磁盘接口的不稳定造成的音圈电机端崩溃崩溃停止磁头在寻求的过程中,他们提出了一个基于最大似然估计和扩展卡尔曼滤波方法寻求速度。结果表明,空气轴承的滚动模式将导致一个严重的磁盘损坏的情况下寻求高速度。
在这篇名为《周期平稳分析齿轮箱和轴承故障诊断,”冯z和f·楚循环相关的显式表达式,调制和频率调制信号的循环谱和彻底调查他们的应用程序齿轮和轴承的故障诊断。
在这篇名为《稀疏信号表示轴承故障信号表现出轴承故障特性,”w .彭等人提出了基于最优小波滤波的稀疏信号表示方法。结果表明,他们提出的方法是有效的在使用几个小波系数来表示轴承故障特征。
在这篇名为《滚动轴承故障的特征提取在变转速和齿轮干扰条件下,“d .赵占主导地位等人提出了一个瞬时啮合乘法和经验模态分解基于不同操作条件下轴承故障特征提取方法。多个振动混合物被用来验证了该方法的有效性。
在这篇名为《智能机器的两个通用体系结构性能退化评估,”徐y等人提出了智能机器两个通用架构性能退化评估。他们提出的架构有广泛应用,如变速箱性能退化和轴承性能下降。
本文题为“重新分配的应用小波量图在风力发电机行星齿轮箱故障诊断在非平稳的情况下,“陈x和z冯重新分配应用小波量图诊断风力发电机行星变速箱。实验和现场评估的有效性进行了验证重新分配涡轮行星齿轮箱故障诊断的小波量图。
本文题为“稀疏表示研究齿轮箱故障特征的复合使用小波基地,”c罗等人提出了一种增广拉格朗日收缩算法分割方法提取齿轮箱故障特征的化合物。拉普拉斯小波优化通过相关过滤被用来设计一个字典构造冗余的基函数。结果证明了该方法的有效性,表明了一系列稀疏系数能够显示变速箱故障特征的化合物。
在这篇名为《混合剩余使用寿命的预测方法预测锂离子电池,“W.-A。杨等人提出了一种选择性内核ensemble-based相关向量机和基于粒子群优化的剩余使用寿命预测的预测方法。他们提出的方法具有潜在的应用预测齿轮箱、轴承、等等。
在这篇名为《应用人工神经网络进行损伤探测行星齿轮箱风力涡轮机,”m . Straczkiewicz和t . Barszcz提出了一个基于人工神经网络和线性回归方法来区分健康受损的行星齿轮箱的条件。他们提出的方法有潜力巨大各种旋转机械的状态监测,如矿山挖掘机和燃气涡轮机。
在这篇名为《跟踪一览表就是给予一定标准比率内核判别分析滚动轴承的故障诊断使用二进制免疫遗传算法,“W.-A。杨等人提出了一种基于跟踪一览表就是给予一定标准比核判别分析的轴承故障诊断的方法。该方法的参数是由二进制优化的免疫遗传算法。结果表明,提出的方法比一些流行的智能轴承故障诊断的方法。
在这篇名为《变速箱故障诊断使用互补的集成经验模态分解和排列熵,”l .赵等人提出了一个互补的整体经验模态分解和基于排列熵的齿轮箱故障诊断方法。结果表明,他们提出的方法能够提高支持向量机的预测精度。
我们衷心希望这个特殊问题可以为研究人员和工程师提供有用的技术和信息的故障诊断和预后的研究社区。
确认
我们要感谢所有作者提交他们的作品这个特殊的问题。我们也要感谢审稿人和编辑的价值评价所有手稿。
王栋
栓李
Achmad Widodo
孔雀舞Kumar灰质核
Wahyu Caesarendra