本文關(guān)鍵詞：基于流形-奇異值熵的滾動(dòng)軸承故障特征提取，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：提出一種基于流形-奇異值熵的滾動(dòng)軸承時(shí)頻故障特征提取方法。首先,在HHT(Hilbert-Huang transform,簡(jiǎn)稱HHT)時(shí)頻分析基礎(chǔ)上,應(yīng)用二維流形方法提取信號(hào)流行成分以達(dá)到對(duì)軸承故障特征進(jìn)行降維和提取敏感參量的目的;然后,定義了奇異值熵來(lái)定量衡量不同故障狀態(tài)下流行成分的差異;最后,將流形奇異值向量與概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,有效實(shí)現(xiàn)了軸承故障樣本分類。與一般的考慮歐式空間全局范圍最優(yōu)值的主分量(principal component analysis,簡(jiǎn)稱PCA)方法及以向量為研究對(duì)象的一維流形方法不同,該方法直接以二維信息為研究對(duì)象,避免了一維流形算法需將二維信息轉(zhuǎn)化為向量帶來(lái)的信息損失,與PCA方法相比更能發(fā)現(xiàn)隱藏在高維數(shù)據(jù)流形結(jié)構(gòu)中的局部數(shù)據(jù)特征。工程信號(hào)分析驗(yàn)證了該方法的有效性,為準(zhǔn)確提取滾動(dòng)軸承故障特征提供了一種可靠手段。
【作者單位】： 大連理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;大連理工大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 流形 奇異值熵 特征提取 滾動(dòng)軸承
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51375067) 航空科學(xué)基金資助項(xiàng)目(20132163010) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(DUT13JS08)
【分類號(hào)】：TH133.33
【正文快照】： 引言滾動(dòng)軸承是機(jī)械結(jié)構(gòu)中不可缺少的重要組成部分,對(duì)軸承的運(yùn)行狀態(tài)做出準(zhǔn)確評(píng)估,真正做到預(yù)知維修防患于未然具有重要意義[1]。近年來(lái),機(jī)械故障狀態(tài)監(jiān)測(cè)及預(yù)知維修技術(shù)引起越來(lái)越多的關(guān)注,而有效的故障狀態(tài)監(jiān)測(cè)和預(yù)知維修以有效提取表征不同故障狀態(tài)的故障特征為基礎(chǔ)[2]。振

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：448812