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基于奇异值分解和变分模态分解的轴承故障特征提取 被引量：44
1
作者 赵洪山 郭双伟 高夺 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2016年第22期183-188,共6页
为了有效提取轴承故障,提出了基于变分模态分解和奇异值分解降噪的故障特征提取方法。通过对故障信号进行变分模态分解,获得其本征模态函数。基于峭度指标,选择包含故障信息的本征模态函数进行信号重构。利用奇异值分解降噪技术对重构... 为了有效提取轴承故障,提出了基于变分模态分解和奇异值分解降噪的故障特征提取方法。通过对故障信号进行变分模态分解,获得其本征模态函数。基于峭度指标,选择包含故障信息的本征模态函数进行信号重构。利用奇异值分解降噪技术对重构信号进行处理,提高信噪比。最后对降噪信号进行包络解调提取故障特征频率。与常见的故障特征提取方法相比,该方法能有效辨别滚动轴承的典型故障,突出故障特征,提高滚动轴承的故障诊断效果。 展开更多
关键词 变分模态分解 奇异值分解 滚动轴承 故障特征提取
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基于自相关EMD和快速谱峭度消噪的轴承故障诊断方法研究 被引量：4
2
作者 段佳雷 王茹月 叱干博文 《自动化与仪器仪表》 2017年第5期101-103,共3页
针对滚动轴承故障特征的强背景噪声和冲击特性,提出了基于自相关EMD和快速谱峭度消噪的轴承故障诊断方法。首先,对采集的滚动轴承故障信号求其自相关序列,对自相关序列进行经验模态分解得到内禀模态分量;其次,通过加权峭度指标对各内禀... 针对滚动轴承故障特征的强背景噪声和冲击特性,提出了基于自相关EMD和快速谱峭度消噪的轴承故障诊断方法。首先,对采集的滚动轴承故障信号求其自相关序列,对自相关序列进行经验模态分解得到内禀模态分量;其次,通过加权峭度指标对各内禀模态分量进行筛选,从而得到真实的模态分量;最后,将真实的模态分量合成,对合成信号进行带通滤波,并根据快速谱峭度自适应的选取共振频带设计滤波器参数,从快速谱峭度滤波后的信号包络谱中提取故障特征频率,诊断滚动轴承故障,保障机械装备安全服役。通过对实际轴承故障信号进行分析表明,该方法可有效地提取滚动轴承特征,同时能够有效保留轴承故障中的冲击特征,具有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障特征提取 自相关 带通滤波 加权峭度指标
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基于BP神经网络的模拟电路诊断系统研究 被引量：2
3
作者 郝俊寿 丁艳会 《现代电子技术》 2009年第2期142-144,147,共4页
以现代测试技术、信号处理、信息融合等理论为基础,以神经网络在模拟电路故障诊断中的应用为主线,详细讨论BP神经网络在模拟电路故障诊断中的应用和故障特征提取方法。采用多频组合法建立了故障样本集。对选定的待测电路在元件存在容差... 以现代测试技术、信号处理、信息融合等理论为基础,以神经网络在模拟电路故障诊断中的应用为主线,详细讨论BP神经网络在模拟电路故障诊断中的应用和故障特征提取方法。采用多频组合法建立了故障样本集。对选定的待测电路在元件存在容差的条件下,仿真验证了BP神经网络应用于模拟电路故障诊断的可行性。 展开更多
关键词 故障诊断 模拟电路 BP神经网络 故障特征提取
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基于加权判别随机邻域嵌入的故障特征提取算法 被引量：1
4
作者 夏丽莎 刘兵 《信息技术与网络安全》 2021年第12期26-31,39,共7页
针对大数据维数高、非线性强、噪声敏感、故障特征信息冗余、部分历史数据类别标记信息可获取等特点,对适用于非线性数据的t-SNE无监督流形学习方法进行改进,提出一种基于加权判别随机邻域嵌入的故障特征提取算法。在原始高维空间和相... 针对大数据维数高、非线性强、噪声敏感、故障特征信息冗余、部分历史数据类别标记信息可获取等特点,对适用于非线性数据的t-SNE无监督流形学习方法进行改进,提出一种基于加权判别随机邻域嵌入的故障特征提取算法。在原始高维空间和相应的低维子空间定义包含类别信息的数据相似度,使用Manhattan距离作为度量方式以增大数据相对距离差,基于距离远近关系进行相似度加权,由此充分利用类别标记约束指导降维,使得类间更分散而类内更紧凑。结合KNN方法的UCI仿真数据集分类实验与KDD99网络故障诊断实验,表明该改进故障特征提取算法能够实现更有效的故障诊断。 展开更多
关键词 类别信息 随机邻域嵌入 加权距离 故障特征提取
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转子系统早期碰摩故障特征提取方法研究
5
作者 柴继泽 王仲生 芦玉华 《计算机测量与控制》 CSCD 北大核心 2009年第9期1696-1698,共3页
航空发动机转子系统是发动机的核心部件,针对发动机转子系统早期碰摩故障难以检测的特点,通过对碰摩机理分析及早期故障特征的研究,提出了基于小波变换对原始信号降噪和虚拟仪器对转子系统振动数据采集相结合的方法,对转子系统早期碰摩... 航空发动机转子系统是发动机的核心部件,针对发动机转子系统早期碰摩故障难以检测的特点,通过对碰摩机理分析及早期故障特征的研究,提出了基于小波变换对原始信号降噪和虚拟仪器对转子系统振动数据采集相结合的方法,对转子系统早期碰摩故障特征进行提取,并在转子试验台上进行了实验验证。结果表明,采用LabVIEW程序采集转子系统振动数据并存储,然后应用小波变换进行数据分析和处理,能够对转子早期碰摩故障特征进行有效地提取。 展开更多
关键词 小波变换 发动机转子系统 早期碰摩 故障特征提取
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应用经验模态分解下的AR模型提取电动机故障特征
6
作者 许允之 牛曼 仝年 《煤矿机电》 2017年第1期47-51,54,共6页
为有效地诊断电动机断条故障,提出了一种基于EMD-AR模型的电动机断条诊断的信号分析新方法。该方法将时间序列的AR模型引入到电动机断条故障诊断中,采用了经验模态分解方法将电动机的电流信号分解成若干个平稳的IMF分量,对前三个分量建... 为有效地诊断电动机断条故障,提出了一种基于EMD-AR模型的电动机断条诊断的信号分析新方法。该方法将时间序列的AR模型引入到电动机断条故障诊断中,采用了经验模态分解方法将电动机的电流信号分解成若干个平稳的IMF分量,对前三个分量建立AR模型,并对固有模态函数进行功率谱分析。通过对比正常电动机、一根断条满载电动机和一根断条空载电动机的A相电流信号的IMF1(V)~IMF3(V)分量,通过AR模型估计的功率谱图提取故障特征并分析。仿真和实验结果表明,此方法能有效识别电动机断条故障。 展开更多
关键词 经验模态分解(EMD) 自回归(AR)模型 固有模态函数(IMF) 故障特征提取 转子断条
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