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题名基于稀疏表示以及图谱理论的故障诊断方法
被引量:1
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作者
刘新厂
林建辉
陈春俊
孙琦
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机构
成都工业学院汽车与交通学院
西南交通大学机械工程学院
轨道交通运维技术与装备四川省重点试验室
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出处
《振动.测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2022年第3期549-555,620,621,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51975487)
轨道交通运维技术与装备四川省重点实验室开放基金资助项目(2020YW003,2019 YW003)
成都工业学院引进人才科研启动项目(2021RC003)。
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文摘
针对图傅里叶变换(graph Fourier transform,简称GFT)方法在提取轮对轴承故障特征信号的过程中,将信号中包含的部分噪声成分提取出来,从而对故障诊断结果产生影响这一问题,提出了一种基于稀疏表示以及图谱理论相结合的轮对轴承故障诊断方法。首先,根据具有局部损伤的滚动轴承振动信号特点构造合适的过完备字典库;其次,采用正交匹配追踪法求解系数实现对振动信号的稀疏表示;最后,通过图傅里叶变换方法将信号中含有的冲击分量集中到图谱域的高阶区域,从而对轮对轴承故障进行诊断。通过仿真数据以及试验数据处理结果,对提出方法的有效性进行了验证。
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关键词
轮对轴承
稀疏表示
图傅里叶变换
故障诊断
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Keywords
wheelset bearing
sparse representation
graph Fourier transform(GFT)
fault diagnosis
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分类号
TH133
[机械工程—机械制造及自动化]
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