形态学多尺度广义分形矩阵在轴承故障诊断中的应用

发布时间：2019-07-11 12:28

【摘要】：针对轴承故障信号非线性特征提取的问题,提出一种形态学多尺度广义分形矩阵对轴承故障信号进行表征。形态学多尺度广义分形矩阵采用数学形态学覆盖法估计信号的分形维数,同时考虑信号在尺度和统计分布上的非严格自相似性,包含比传统分形维数更为丰富和全面的信息。采用轴承7种状态下的振动信号对形态学多尺度广义分形矩阵进行验证,结果表明:与传统的单一分形维数、广义分形维数和多尺度分形维数相比,形态学多尺度广义分形矩阵具有更高的轴承故障诊断精度。
[Abstract]:In order to solve the problem of nonlinear feature extraction of bearing fault signal, a morphological multi-scale generalized fractal matrix is proposed to characterize bearing fault signal. Morphological multiscale generalized fractal matrix uses mathematical morphology coverage method to estimate the fractal dimension of the signal, and takes into account the non-strict self-similarity of the signal in scale and statistical distribution, which contains more abundant and comprehensive information than the traditional fractal dimension. The vibration signals of seven kinds of bearings are used to verify the morphological multi-scale generalized fractal matrix. The results show that the morphological multi-scale generalized fractal matrix has higher accuracy of bearing fault diagnosis than the traditional single fractal dimension, generalized fractal dimension and multi-scale fractal dimension.
【作者单位】： 沈阳职业技术学院;军械工程学院四系;
【分类号】：TH133.3

【参考文献】

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【共引文献】

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