基于非负矩阵分解的单通道故障特征分离方法

发布时间：2017-11-10 19:03

  本文关键词：基于非负矩阵分解的单通道故障特征分离方法

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【摘要】：针对单通道振动信号的多特征分离问题,提出了一种基于正交非负矩阵分解的故障特征提取方法。首先,采用短时傅里叶变换,利用时频分布来描述信号中的局部故障特征,通过核心一致性指标评估子空间维数;然后,在幅值谱矩阵分解的基础上,通过正交性约束实现低维嵌入分量信息的分离,获取局部特征的准确描述;最后,采用相位恢复理论重构出特征波形,对仿真信号和滚动轴承故障数据进行了测试。结果表明,所提出的方法能利用单通道信号有效地分离出微弱的局部故障特征,为机械状态的早期故障诊断识别提供了一种有效手段。
【作者单位】： 西安交通大学机械工程学院;西安交通大学工程坊;西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51575438)
【分类号】：TH17
【正文快照】： 引言在设备运行状态的监测诊断中,轴承座上的测量传感器能够提供多个部件的信息,包括齿轮振动及啮合、轴承振动,转子振动以及其他干扰噪声等。在某些情况下,振动信息只能利用单传感器采集,考虑到安装成本,往往在每级单侧安装振动传感器。因此,需要利用单通道振动信号的盲分离

【相似文献】

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1 李兵;高敏;张旭光;贾春宁;;用形态梯度法与非负矩阵分解的齿轮故障诊断[J];振动.测试与诊断;2014年02期

2 张焱;汤宝平;邓蕾;;基于谱聚类初始化非负矩阵分解的机械故障诊断[J];仪器仪表学报;2013年12期

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本文编号：1167919