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基于最优Morlet小波自适应包络解调的弱故障特征提取方法
被引量：
11
1
作者
侯新国
牛超
杨忠林
《电机与控制学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第10期88-93,共6页
为自适应实现Morlet小波与故障冲击特征成分的最优匹配,采用基于Shannon小波熵的方法优化带宽参数设计最优Morlet小波。针对最佳尺度求取的难题,利用谱峭度与小波熵均能敏感反映冲击性的特性,提出了基于峭熵比求取最佳尺度。基于此,提...
为自适应实现Morlet小波与故障冲击特征成分的最优匹配,采用基于Shannon小波熵的方法优化带宽参数设计最优Morlet小波。针对最佳尺度求取的难题,利用谱峭度与小波熵均能敏感反映冲击性的特性,提出了基于峭熵比求取最佳尺度。基于此,提出基于最优Morlet小波自适应包络解调的弱故障特征提取方法,该方法首先对信号进行最优Morlet连续小波变换;然后,依据峭熵比自适应地求取最佳尺度并提取最佳尺度的小波系数;最后,对最佳尺度的小波系数取模即可实现对最优频带的包络解调,得到包络谱,从而实现微弱故障特征的提取。实例分析表明:该方法克服了传统包络解调需要人为设定带通滤波器参数的不足,能有效地从强噪背景中提取微弱故障特征。
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关键词
最优Morlet小波
自适应包络解调
Shannon小波熵
故障特征
峭熵比
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职称材料
基于VMD-FHT的风机齿轮箱故障特征提取方法
被引量：
8
2
作者
姜佳辉
包永强
邵琪
《机床与液压》
北大核心
2020年第23期202-207,共6页
针对风电机组齿轮箱运行工况复杂、背景噪声大,难以提取其故障特征信息的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)和分数阶希尔伯特变换(FHT)的风电机组齿轮箱故障特征提取方法。利用VMD分解风机齿轮箱各个故障信号,并且定义一种分解品质因...
针对风电机组齿轮箱运行工况复杂、背景噪声大,难以提取其故障特征信息的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)和分数阶希尔伯特变换(FHT)的风电机组齿轮箱故障特征提取方法。利用VMD分解风机齿轮箱各个故障信号,并且定义一种分解品质因数以选取VMD的最优分解层数K;对经最优化VMD分解后的各模态分量进行分数阶Hilbert变换,计算各模态分量的边际谱并进行线性叠加;提取该边际谱的频域特征作为齿轮箱故障信号的特征量。实验结果表明,采用该方法能够准确地提取出风机齿轮箱的故障特征,并获得更优的故障识别效果。
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关键词
变分模态分解
分数阶Hilbert变换
风机齿轮箱
故障特征提取
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职称材料
题名
基于最优Morlet小波自适应包络解调的弱故障特征提取方法
被引量：
11
1
作者
侯新国
牛超
杨忠林
机构
海军工程大学电气工程学院
出处
《电机与控制学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第10期88-93,共6页
基金
国家自然科学基金(51307178)
文摘
为自适应实现Morlet小波与故障冲击特征成分的最优匹配,采用基于Shannon小波熵的方法优化带宽参数设计最优Morlet小波。针对最佳尺度求取的难题,利用谱峭度与小波熵均能敏感反映冲击性的特性,提出了基于峭熵比求取最佳尺度。基于此,提出基于最优Morlet小波自适应包络解调的弱故障特征提取方法,该方法首先对信号进行最优Morlet连续小波变换;然后,依据峭熵比自适应地求取最佳尺度并提取最佳尺度的小波系数;最后,对最佳尺度的小波系数取模即可实现对最优频带的包络解调,得到包络谱,从而实现微弱故障特征的提取。实例分析表明:该方法克服了传统包络解调需要人为设定带通滤波器参数的不足,能有效地从强噪背景中提取微弱故障特征。
关键词
最优Morlet小波
自适应包络解调
Shannon小波熵
故障特征
峭熵比
Keywords
optimal
morlet
wavelet
adaptive
envelope
demodulation
shannon
wavelet
entropy
fault
fea
-
ture
kurtosis
entropy
ratio
分类号
TH113.1 [机械工程—机械设计及理论]
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职称材料
题名
基于VMD-FHT的风机齿轮箱故障特征提取方法
被引量：
8
2
作者
姜佳辉
包永强
邵琪
机构
南京工程学院信息与通信工程学院
出处
《机床与液压》
北大核心
2020年第23期202-207,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61871213)
江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX18_0566)。
文摘
针对风电机组齿轮箱运行工况复杂、背景噪声大,难以提取其故障特征信息的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)和分数阶希尔伯特变换(FHT)的风电机组齿轮箱故障特征提取方法。利用VMD分解风机齿轮箱各个故障信号,并且定义一种分解品质因数以选取VMD的最优分解层数K;对经最优化VMD分解后的各模态分量进行分数阶Hilbert变换,计算各模态分量的边际谱并进行线性叠加;提取该边际谱的频域特征作为齿轮箱故障信号的特征量。实验结果表明,采用该方法能够准确地提取出风机齿轮箱的故障特征,并获得更优的故障识别效果。
关键词
变分模态分解
分数阶Hilbert变换
风机齿轮箱
故障特征提取
Keywords
Varational
mode
decomposition(VMD)
Fractional
Hilbert
transform(FHT)
Wind
turbine
gearbox
fault
fea
⁃
ture
extraction
分类号
TM315 [电气工程—电机]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于最优Morlet小波自适应包络解调的弱故障特征提取方法
侯新国
牛超
杨忠林
《电机与控制学报》
EI
CSCD
北大核心
2016
11
下载PDF
职称材料
2
基于VMD-FHT的风机齿轮箱故障特征提取方法
姜佳辉
包永强
邵琪
《机床与液压》
北大核心
2020
8
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职称材料
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