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基于改进延伸奇异值分解包的滚动轴承故障诊断
被引量:
1
1
作者
胥永刚
杨苗蕊
马朝永
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期729-736,共8页
针对延伸奇异值分解包算法中依靠经验设定参数的问题,提出了一种可自适应设定参数的改进延伸奇异值分解包算法。该方法利用信号的关键函数对其频谱趋势进行估计,以此实现原算法中2个重要参数——分解精度和分解层数的自适应设定。引入...
针对延伸奇异值分解包算法中依靠经验设定参数的问题,提出了一种可自适应设定参数的改进延伸奇异值分解包算法。该方法利用信号的关键函数对其频谱趋势进行估计,以此实现原算法中2个重要参数——分解精度和分解层数的自适应设定。引入了时域负熵指标,在实现信号自适应分解的同时,可对分解分量进行降噪处理,提高分量的信噪比,为之后的特征提取和故障诊断奠定基础。仿真信号和实验结果均表明该方法能有效地提取振动信号中的故障特征,实现滚动轴承的故障诊断。
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关键词
滚动轴承
故障诊断
频谱趋势
奇异值分解
延伸奇异值分解包
时域负熵
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职称材料
题名
基于改进延伸奇异值分解包的滚动轴承故障诊断
被引量:
1
1
作者
胥永刚
杨苗蕊
马朝永
机构
北京工业大学先进制造技术北京市重点实验室
北京工业大学北京市精密测控技术与仪器工程技术研究中心
出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期729-736,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51775005)。
文摘
针对延伸奇异值分解包算法中依靠经验设定参数的问题,提出了一种可自适应设定参数的改进延伸奇异值分解包算法。该方法利用信号的关键函数对其频谱趋势进行估计,以此实现原算法中2个重要参数——分解精度和分解层数的自适应设定。引入了时域负熵指标,在实现信号自适应分解的同时,可对分解分量进行降噪处理,提高分量的信噪比,为之后的特征提取和故障诊断奠定基础。仿真信号和实验结果均表明该方法能有效地提取振动信号中的故障特征,实现滚动轴承的故障诊断。
关键词
滚动轴承
故障诊断
频谱趋势
奇异值分解
延伸奇异值分解包
时域负熵
Keywords
rolling bearing
fault diagnosis
spectrum trend
singular value decomposition(SVD)
extended singular value decomposition packet
time domain negative entropy
分类号
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TH165 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进延伸奇异值分解包的滚动轴承故障诊断
胥永刚
杨苗蕊
马朝永
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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