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基于優(yōu)化k值的VMD和矩陣分形的供輸彈系統(tǒng)早期故障診斷

發(fā)布時(shí)間:2021-04-29 01:26
  對(duì)于供輸彈系統(tǒng)早期故障信號(hào)非線性、非平穩(wěn)、故障信息易被湮沒(méi)難以識(shí)別的問(wèn)題,提出了基于優(yōu)化k值的變分模態(tài)分解(VMD)和矩陣分形的早期故障識(shí)別方法。首先計(jì)算不同k值下相對(duì)能量比值μ的大小,選擇與較小μ值對(duì)應(yīng)的k作為分解層數(shù)并對(duì)分解結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn);然后通過(guò)計(jì)算VMD分解后得到的各工況信號(hào)IMF的廣義維數(shù),構(gòu)建每種工況的分形矩陣;最后計(jì)算樣本信號(hào)與待測(cè)信號(hào)分形矩陣的相關(guān)系數(shù),確定待測(cè)信號(hào)的工況。結(jié)果表明該方法能對(duì)供輸彈系統(tǒng)早期故障進(jìn)行有效識(shí)別。 

【文章來(lái)源】:機(jī)械設(shè)計(jì)與研究. 2020,36(02)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】:5 頁(yè)

【文章目錄】:
1 變分模態(tài)分解
    1.1 算法及原理
    1.2 優(yōu)化k值算法
    1.3 選取k值
2 多重分形理論
    2.1 廣義維數(shù)的計(jì)算
    2.1 構(gòu)建分形矩陣
3 供輸彈故障診斷實(shí)列分析
    3.1 試驗(yàn)測(cè)點(diǎn)布置
    3.2 試驗(yàn)記錄與故障現(xiàn)象
    3.3 故障特征的提取與識(shí)別
4 結(jié) 論


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]局部均值分解和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的性能對(duì)比研究[J]. 張超,楊立東,李建軍.  機(jī)械設(shè)計(jì)與研究. 2012(03)
[2]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火炮自動(dòng)供輸彈裝置故障預(yù)測(cè)[J]. 唐湘燕,陳效華.  火炮發(fā)射與控制學(xué)報(bào). 2007(01)
[3]旋轉(zhuǎn)機(jī)械動(dòng)態(tài)特性的分形特征及故障診斷[J]. 徐玉秀,鐘建軍,聞邦椿.  機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2005(12)
[4]基于廣義分形的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷識(shí)別與分類[J]. 徐玉秀,鐘建軍,劉薇,周曉梅.  遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào). 2005(04)



本文編號(hào):3166564

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