局部特征尺度分解和局部切空间排列在故障特征频率提取中的应用

发布时间：2017-08-05 16:14

  本文关键词：局部特征尺度分解和局部切空间排列在故障特征频率提取中的应用

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【摘要】：为了从非线性、非平稳的振动信号中提取故障特征频率,提出了一种故障特征频率提取新方法。该方法将局部特征尺度分解和流形学习算法局部切空间排列相结合,首先利用局部特征尺度分解将振动信号分解成若干个内禀尺度分量,将其组成多维特征向量;其次采用流形学习算法中的局部切空间排列对多维特征向量进行降维处理,得到低维特征向量,对得到的低维特征向量进行信号重构;最后采用频谱分析方法对重构信号进行故障特征频率的提取。在滚动轴承故障试验中,所提出方法能够准确提取出内圈和外圈故障的特征频率,验证了该方法的有效性。
【作者单位】： 军械工程学院火炮工程系;
【关键词】： 局部特征尺度分解 局部切空间排列 故障频率 滚动轴承 频谱分析
【基金】：河北省自然科学基金资助项目(E2016506003)
【分类号】：TH17
【正文快照】： 0引言在机械故障诊断中,从振动信号中提取机械零件的故障特征频率是诊断的重要手段。但在机械运行过程中,一方面,由于系统转速不稳定、负荷变化以及各部件产生大量冲击、摩擦等作用,所获得的振动信号表现出非线性非平稳特性;另一方面,设备各零部件的结构和位置不同,运行速度各

【参考文献】

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本文编号：625763