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题名基于可视图图谱幅值熵的滚动轴承故障诊断方法
被引量:3
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作者
陈芒
于德介
高艺源
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机构
湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室
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出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2021年第4期23-29,共7页
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基金
国家自然科学基金(5187050420)。
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文摘
为了准确有效地提取滚动轴承振动信号的非平稳、非线性故障特征,将复杂网络与图信号处理技术(graph signal processing,GSP)引入机械故障诊断领域,提出了基于可视图图谱幅值熵(graph spectrum amplitude entropy of visibility graph,GSAE VG)的滚动轴承故障诊断方法。该方法先将滚动轴承振动信号转换为可视图,获得可视图信号;再通过图傅里叶变换(graph Fourier transform,GFT)将可视图信号从顶点域变换到图谱域,并将计算得到的图谱幅值熵(graph spectrum amplitude entropy,GSAE)作为故障特征参数;利用马氏距离(Mahalanobis distance,MD)判别函数作为分类器对不同类型故障进行模式识别。实际滚动轴承振动信号的分析结果表明,基于可视图图谱幅值熵的故障诊断方法能对滚动轴承故障进行准确有效地识别。
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关键词
可视图
图傅里叶变换(GFT)
图谱幅值熵(gsae)
滚动轴承
故障诊断
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Keywords
visibility graph
graph Fourier transform(GFT)
graph spectrum amplitude entropy(gsae)
rolling bearing
fault diagnosis
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分类号
TH113.1
[机械工程—机械设计及理论]
TH165.3
[机械工程—机械制造及自动化]
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