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基于信息融合和广义循环互相关熵的电机轴承故障诊断
被引量:
7
1
作者
李辉
郝如江
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2022年第2期200-207,共8页
针对传统基于单路振动信号的故障识别可靠性较差和传统谱相关方法难以有效处理非高斯噪声的问题,该研究提出了一种基于多传感器振动信号信息融合和广义循环互相关熵谱的轴承故障诊断方法。首先推导了广义互相关熵、广义循环互相关熵和...
针对传统基于单路振动信号的故障识别可靠性较差和传统谱相关方法难以有效处理非高斯噪声的问题,该研究提出了一种基于多传感器振动信号信息融合和广义循环互相关熵谱的轴承故障诊断方法。首先推导了广义互相关熵、广义循环互相关熵和广义循环互相关熵谱密度的计算公式;然后给出了电机轴承故障诊断步骤;再利用轴承外圈故障仿真信号,分析了轴承故障振动信号的频谱特征,验证了广义相关熵的降噪性能,结果表明广义循环相关熵能有效处理高斯和非高斯噪声。最后将两路振动信号通过广义循环互相关熵进行融合,并应用于电机轴承故障诊断。试验结果表明,广义循环互相关熵能有效提取电机轴承内圈、外圈局部裂纹故障频谱特征,提高了故障诊断的准确性和可靠性,其性能优于传统的谱相关方法。
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关键词
广义互相关熵
广义
循环
互
相关
熵
函数
广义
循环
互
相关
熵
谱密度
循环平稳信号
轴承
故障诊断
下载PDF
职称材料
题名
基于信息融合和广义循环互相关熵的电机轴承故障诊断
被引量:
7
1
作者
李辉
郝如江
机构
天津职业技术师范大学机械工程学院
石家庄铁道大学机械工程学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2022年第2期200-207,共8页
基金
国家自然科学基金(51375319)
河北省自然科学基金(E2013421005)。
文摘
针对传统基于单路振动信号的故障识别可靠性较差和传统谱相关方法难以有效处理非高斯噪声的问题,该研究提出了一种基于多传感器振动信号信息融合和广义循环互相关熵谱的轴承故障诊断方法。首先推导了广义互相关熵、广义循环互相关熵和广义循环互相关熵谱密度的计算公式;然后给出了电机轴承故障诊断步骤;再利用轴承外圈故障仿真信号,分析了轴承故障振动信号的频谱特征,验证了广义相关熵的降噪性能,结果表明广义循环相关熵能有效处理高斯和非高斯噪声。最后将两路振动信号通过广义循环互相关熵进行融合,并应用于电机轴承故障诊断。试验结果表明,广义循环互相关熵能有效提取电机轴承内圈、外圈局部裂纹故障频谱特征,提高了故障诊断的准确性和可靠性,其性能优于传统的谱相关方法。
关键词
广义互相关熵
广义
循环
互
相关
熵
函数
广义
循环
互
相关
熵
谱密度
循环平稳信号
轴承
故障诊断
Keywords
generalized cross correntropy
generalized cyclic cross correntropy function
generalized cyclic cross correntropy spectral density function
cyclostationary signal
bearing
fault diagnosis
分类号
TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于信息融合和广义循环互相关熵的电机轴承故障诊断
李辉
郝如江
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2022
7
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