基于双谱熵的齿轮裂纹故障特征提取

针对裂纹故障导致齿轮振动信号非高斯性变化这一特点,提出采用双谱熵对信号非高斯成分在双频域内的分布形态进行定量描述,并据此提取故障信息,得到裂纹产生期、扩展期的特征趋势。结果表明,双谱熵不基于信号能量信息,受非故障因素影响小,而且能有效抑制高斯噪声,同时又对微弱故障十分敏感。研究结果为后续故障诊断与趋势预测提供了新的有效方法。

基于双谱熵模型的故障模式识别

提出利用双谱计算信号的双谱熵,并作为特征参量进行故障模式识别的方法。分析了振动信号双谱的特征,在子空间分布概率下,推导了基于能量分布的双谱熵计算方法。在理论推导分析的基础上,进行了某齿轮箱在4种工况下的振动信号提取实验,建立了齿轮箱故障模式识别BP神经网络。最后将双谱熵特征参量作为输入,对设置了4种故障工况的齿轮箱进行了故障模式识别,成功地判别了4种工况,验证了方法的有效性。

双谱估计结合EEMD的齿轮故障特征提取

以实测齿轮箱振动信号为分析对象,对锥齿轮系统进行故障特征提取。通过总体平均经验模态分解(EEMD)将采集到的振动信号进行分解,对比分析原始信号功率谱密度特性和各本征模态函数(IMF)频谱特性,抽取相关频带的IMF分量进行信号重构;对重构信号利用直接法进行双谱估计,计算重构信号的双谱熵和非高斯性强度并分析其随试验时间的变化趋势。结果表明,双谱熵和非高斯性强度可以有效反映齿轮运行实时状况,可作为故障诊断和趋势预测的故障特征值。

一种雷达辐射源双谱二次特征提取方法

针对常规参数进行复杂体制雷达辐射源信号分选时存在的问题,对信号双谱图分别进行频率分区和奇异值分解,二次提取其双谱分布熵和奇异谱熵作为雷达辐射源特征参数。该方法利用双谱分析可以完全抑制高斯有色噪声对信号的影响,同时保留信号的幅度和相位信息的特点,并有机地融合了双谱理论、奇异值分解和信息熵理论的各自优点,反映出信号的本质信息。采用模糊C均值聚类算法对不同信噪比条件下6种典型调制类型的雷达辐射源信号进行聚类分选实验。实验结果表明,该方法取得了较好的分选效果,克服了传统图像特征提取算法特征维数过高和聚集性差的缺点,验证了该方法的有效性。