本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)學(xué)形態(tài)梯度譜熵的性能退化特征提取方法及其應(yīng)用

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【摘要】：針對數(shù)學(xué)形態(tài)譜熵難以準(zhǔn)確描述信號的形態(tài)復(fù)雜度以及性能退化趨勢評價(jià)效果不理想的問題,提出一種基于數(shù)學(xué)形態(tài)梯度譜熵的性能退化特征提取方法。該方法利用形態(tài)梯度算子在信號處理中能有效提取故障特征信息并抑制噪聲的優(yōu)勢,將其引入到形態(tài)譜熵的定義中,得到數(shù)學(xué)形態(tài)梯度譜熵的概念。通過對仿真信號進(jìn)行分析,驗(yàn)證了所提出的形態(tài)梯度譜熵作為信號復(fù)雜度指標(biāo)的合理性與有效性。最后,將該方法應(yīng)用到滾動(dòng)軸承的性能退化研究中,結(jié)果表明,形態(tài)梯度譜熵能有效反映滾動(dòng)軸承的性能退化趨勢。
【作者單位】： 軍械工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51275524)
【分類號】：TH17
【正文快照】： 如何有效提取反映機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)與規(guī)律的特征,一直是故障診斷領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)與難點(diǎn)。傳統(tǒng)特征提取技術(shù)側(cè)重于對不同故障類型的區(qū)分,而性能退化特征的著眼點(diǎn)在于該特征信息能否反映設(shè)備性能退化程度的量化反映能力。徐東等[1]通過改進(jìn)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法分解軸承振動(dòng)信號,計(jì)

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本文編號：1216107