基于数学形态梯度谱熵的性能退化特征提取方法及其应用

发布时间：2017-11-22 21:21

  本文关键词：基于数学形态梯度谱熵的性能退化特征提取方法及其应用

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【摘要】：针对数学形态谱熵难以准确描述信号的形态复杂度以及性能退化趋势评价效果不理想的问题,提出一种基于数学形态梯度谱熵的性能退化特征提取方法。该方法利用形态梯度算子在信号处理中能有效提取故障特征信息并抑制噪声的优势,将其引入到形态谱熵的定义中,得到数学形态梯度谱熵的概念。通过对仿真信号进行分析,验证了所提出的形态梯度谱熵作为信号复杂度指标的合理性与有效性。最后,将该方法应用到滚动轴承的性能退化研究中,结果表明,形态梯度谱熵能有效反映滚动轴承的性能退化趋势。
【作者单位】： 军械工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51275524)
【分类号】：TH17
【正文快照】： 如何有效提取反映机械设备运行状态与规律的特征,一直是故障诊断领域的研究热点与难点。传统特征提取技术侧重于对不同故障类型的区分,而性能退化特征的着眼点在于该特征信息能否反映设备性能退化程度的量化反映能力。徐东等[1]通过改进的经验模态分解方法分解轴承振动信号,计

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本文编号：1216107