基于循环多核相关熵的故障检测方法及应用

发布时间：2022-01-14 06:04

　　针对传统基于二阶统计量的循环平稳信号处理方法不能有效处理脉冲噪声干扰的问题,提出了一种基于循环多核相关熵的故障检测方法。首先,给出了多核相关熵的定义,推导了循环多核相关熵函数和循环多核相关熵谱密度函数计算公式,分析了循环多核相关熵的降噪机理;其次,用仿真信号验证了在低噪声比（SNR=-5）情况下循环多核相关熵的降噪性能,表明了循环多核相关熵不仅能有效抑制高斯噪声,而且能有效抑制非高斯噪声,循环多核相关熵为高斯、非高斯噪声的处理提供了一种鲁棒性处理方法;最后,将循环多核相关熵方法应用于齿轮箱齿轮齿面磨损故障诊断,实验结果表明:循环多核相关熵具有解调功能,能准确刻画齿轮齿面磨损故障的频谱特征,可有效提取淹没在强噪声环境中的微弱信号,提高了信噪比,证明了此方法为一种齿轮故障诊断的有效方法。 

【文章来源】：仪器仪表学报. 2020,41(05)北大核心EICSCD

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

多核相关熵(σ1=0.5,σ2=1.5)

为了清晰理解MKCIM(x,y)的含义,图2所示为当σ1=1,σ2=1.5和λ=0.4时MKCIM(x,0)的三维图,其等高线图如图3所示。图3 MKCIM(x,0)等高线图

图2 MKCIM(x,0)三维图从图2和3可以看出:MKCIM(x,0)大致可分为3个区域:1)欧几里得区(图3中圆形区域部分):当空间两个点的距离很近时,MKCIM相当于L2范数;2)过渡区(图3中近似方形区域部分):当空间两个点的距离比较近时,MKCIM相当于L1范数;3)矫正区(图3中以4个角为中心的扇形区域部分):当空间两个点的距离很远时,MKCIM相当于L0范数。


本文编号：3587956