發(fā)布時間：2018-04-18 08:47

  本文選題：樣本熵 + 分?jǐn)?shù)階傅里葉變換��； 參考：《振動與沖擊》2017年18期

【摘要】：提出了一種基于樣本熵和分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的故障特征提取新方法。這種方法的核心思想是首先把原始數(shù)據(jù)空間中可分性較差的數(shù)據(jù)映射到合適的分?jǐn)?shù)階空間,然后計算并比較經(jīng)過合適階次分?jǐn)?shù)階傅里葉變換后數(shù)據(jù)的樣本熵,從而實(shí)現(xiàn)故障的特征提取。實(shí)測數(shù)據(jù)的研究結(jié)果表明,用這種方法提取信號特征,能增強(qiáng)不同故障模式的可分性,可以容易地將正常滾動軸承、內(nèi)圈故障、外圈故障和滾動體故障的信號區(qū)分。
[Abstract]:A new fault feature extraction method based on sample entropy and fractional Fourier transform is proposed.The core idea of this method is to first map the data with poor separability in the original data space to the appropriate fractional space, and then calculate and compare the sample entropy of the data after the proper order fractional Fourier transform.In order to achieve fault feature extraction.The experimental results show that this method can enhance the separability of different fault modes, and can easily distinguish the signals of normal rolling bearing, inner ring fault, outer ring fault and rolling body fault.
【作者單位】： 石家莊鐵道大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(11372198) 河北省高等學(xué)校創(chuàng)新團(tuán)隊領(lǐng)軍人才計劃(LJRC018) 河北省高等學(xué)校高層次人才科學(xué)研究項目(GCC2014053) 河北省高層次人才資助項目(A201401001)
【分類號】：TH133.33

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本文編號：1767631