【摘要】：針對(duì)軸承故障信號(hào)非線性特征提取的問題,提出一種形態(tài)學(xué)多尺度廣義分形矩陣對(duì)軸承故障信號(hào)進(jìn)行表征。形態(tài)學(xué)多尺度廣義分形矩陣采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)覆蓋法估計(jì)信號(hào)的分形維數(shù),同時(shí)考慮信號(hào)在尺度和統(tǒng)計(jì)分布上的非嚴(yán)格自相似性,包含比傳統(tǒng)分形維數(shù)更為豐富和全面的信息。采用軸承7種狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)對(duì)形態(tài)學(xué)多尺度廣義分形矩陣進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明:與傳統(tǒng)的單一分形維數(shù)、廣義分形維數(shù)和多尺度分形維數(shù)相比,形態(tài)學(xué)多尺度廣義分形矩陣具有更高的軸承故障診斷精度。
[Abstract]:In order to solve the problem of nonlinear feature extraction of bearing fault signal, a morphological multi-scale generalized fractal matrix is proposed to characterize bearing fault signal. Morphological multiscale generalized fractal matrix uses mathematical morphology coverage method to estimate the fractal dimension of the signal, and takes into account the non-strict self-similarity of the signal in scale and statistical distribution, which contains more abundant and comprehensive information than the traditional fractal dimension. The vibration signals of seven kinds of bearings are used to verify the morphological multi-scale generalized fractal matrix. The results show that the morphological multi-scale generalized fractal matrix has higher accuracy of bearing fault diagnosis than the traditional single fractal dimension, generalized fractal dimension and multi-scale fractal dimension.
【作者單位】： 沈陽職業(yè)技術(shù)學(xué)院;軍械工程學(xué)院四系;
【分類號(hào)】：TH133.3

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2513160