針對傳統(tǒng)基于二階統(tǒng)計(jì)量的循環(huán)平穩(wěn)信號處理方法不能有效處理脈沖噪聲干擾的問題,提出了一種基于循環(huán)多核相關(guān)熵的故障檢測方法。首先,給出了多核相關(guān)熵的定義,推導(dǎo)了循環(huán)多核相關(guān)熵函數(shù)和循環(huán)多核相關(guān)熵譜密度函數(shù)計(jì)算公式,分析了循環(huán)多核相關(guān)熵的降噪機(jī)理;其次,用仿真信號驗(yàn)證了在低噪聲比（SNR=-5）情況下循環(huán)多核相關(guān)熵的降噪性能,表明了循環(huán)多核相關(guān)熵不僅能有效抑制高斯噪聲,而且能有效抑制非高斯噪聲,循環(huán)多核相關(guān)熵為高斯、非高斯噪聲的處理提供了一種魯棒性處理方法;最后,將循環(huán)多核相關(guān)熵方法應(yīng)用于齒輪箱齒輪齒面磨損故障診斷,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:循環(huán)多核相關(guān)熵具有解調(diào)功能,能準(zhǔn)確刻畫齒輪齒面磨損故障的頻譜特征,可有效提取淹沒在強(qiáng)噪聲環(huán)境中的微弱信號,提高了信噪比,證明了此方法為一種齒輪故障診斷的有效方法。 

【文章來源】：儀器儀表學(xué)報(bào). 2020,41(05)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

多核相關(guān)熵(σ1=0.5,σ2=1.5)

為了清晰理解MKCIM(x,y)的含義,圖2所示為當(dāng)σ1=1,σ2=1.5和λ=0.4時(shí)MKCIM(x,0)的三維圖,其等高線圖如圖3所示。圖3 MKCIM(x,0)等高線圖

圖2 MKCIM(x,0)三維圖從圖2和3可以看出:MKCIM(x,0)大致可分為3個(gè)區(qū)域:1)歐幾里得區(qū)(圖3中圓形區(qū)域部分):當(dāng)空間兩個(gè)點(diǎn)的距離很近時(shí),MKCIM相當(dāng)于L2范數(shù);2)過渡區(qū)(圖3中近似方形區(qū)域部分):當(dāng)空間兩個(gè)點(diǎn)的距離比較近時(shí),MKCIM相當(dāng)于L1范數(shù);3)矯正區(qū)(圖3中以4個(gè)角為中心的扇形區(qū)域部分):當(dāng)空間兩個(gè)點(diǎn)的距離很遠(yuǎn)時(shí),MKCIM相當(dāng)于L0范數(shù)。


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