基于FM~mlet变换与非负矩阵分解的轴承故障诊断

发布时间：2017-10-31 15:38

  本文关键词：基于FM~mlet变换与非负矩阵分解的轴承故障诊断

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【摘要】：针对轴承振动信号的非平稳特征和现实中难以提取故障参数的问题,提出一种基于FM~mlet变换与非负矩阵分解算法(NMF)的轴承故障诊断方法。采用FM~mlet变换对轴承振动信号进行时频分析,能较好匹配信号的线性和非线性时变成分。在此基础上,引入非负矩阵分解计算特征参数,实现了轴承振动谱图像的自动诊断。将该方法应用于轴承4种典型工况的故障诊断实例中,结果证明了方法的有效性。
【作者单位】： 武警后勤学院;火箭军指挥学院;
【关键词】： 轴承 FMmlet变换 非负矩阵分解 故障诊断
【分类号】：TH133.3
【正文快照】： 0引言基于时频原子字典的信号稀疏表示能够较好地揭示信号的时频特征,且可以根据稀疏分解的结果构造具有较好时频聚集性且无原子间交叉项干扰的时频分布。学者Mann和Mihovilovic等分别独立地提出了采用经伸缩、时移、频移和频率倾斜的Gauss函数作为时频原子,组成了Chirplet字

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