一种基于复合谱与关联熵融合的特征提取方法

发布时间：2018-12-21 07:29

【摘要】：液压泵特征提取是实现故障预测的关键环节。针对液压泵退化特征不理想的问题,提出一种基于改进复合谱与关联熵融合的特征提取方法。首先,对传统CS算法进行改进,对多通道振动信号进行融合,实现对特征信息的综合利用,并分别提取Shannon定义下和Tsallis定义下的DCS功率谱熵和DCS奇异熵作为特征;在此基础上,提出基于关联熵的融合方法,将所提取的特征融合为一个全新特征,作为液压泵退化特征,提高特征的简洁度;最后,利用液压泵性能退化试验所采集振动信号,验证了该方法的有效性。
[Abstract]:Feature extraction of hydraulic pump is a key step to realize fault prediction. A feature extraction method based on the fusion of improved composite spectrum and correlation entropy is proposed to solve the problem that the degradation feature of hydraulic pump is not ideal. Firstly, the traditional CS algorithm is improved, the multi-channel vibration signal is fused to realize the comprehensive utilization of the feature information, and the DCS power spectrum entropy and the DCS singular entropy defined by Shannon and Tsallis are extracted as features respectively. On this basis, a fusion method based on correlation entropy is proposed to fuse the extracted features into a new feature, which can be used as the degradation feature of hydraulic pump and improve the conciseness of the feature. Finally, the validity of the method is verified by the vibration signals collected from the hydraulic pump performance degradation test.
【作者单位】： 中国洛阳电子装备试验中心;陆军工程大学石家庄校区;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51275524)
【分类号】：TH137.51

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本文编号：2388580