本文關(guān)鍵詞：基于FM~mlet變換與非負(fù)矩陣分解的軸承故障診斷

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【摘要】：針對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)的非平穩(wěn)特征和現(xiàn)實(shí)中難以提取故障參數(shù)的問(wèn)題,提出一種基于FM~mlet變換與非負(fù)矩陣分解算法(NMF)的軸承故障診斷方法。采用FM~mlet變換對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析,能較好匹配信號(hào)的線性和非線性時(shí)變成分。在此基礎(chǔ)上,引入非負(fù)矩陣分解計(jì)算特征參數(shù),實(shí)現(xiàn)了軸承振動(dòng)譜圖像的自動(dòng)診斷。將該方法應(yīng)用于軸承4種典型工況的故障診斷實(shí)例中,結(jié)果證明了方法的有效性。
【作者單位】： 武警后勤學(xué)院;火箭軍指揮學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 軸承 FMmlet變換 非負(fù)矩陣分解 故障診斷
【分類號(hào)】：TH133.3
【正文快照】： 0引言基于時(shí)頻原子字典的信號(hào)稀疏表示能夠較好地揭示信號(hào)的時(shí)頻特征,且可以根據(jù)稀疏分解的結(jié)果構(gòu)造具有較好時(shí)頻聚集性且無(wú)原子間交叉項(xiàng)干擾的時(shí)頻分布。學(xué)者M(jìn)ann和Mihovilovic等分別獨(dú)立地提出了采用經(jīng)伸縮、時(shí)移、頻移和頻率傾斜的Gauss函數(shù)作為時(shí)頻原子,組成了Chirplet字

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