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

【摘要】：提出一種基于流形-奇異值熵的滾動軸承時頻故障特征提取方法。首先,在HHT(Hilbert-Huang transform,簡稱HHT)時頻分析基礎上,應用二維流形方法提取信號流行成分以達到對軸承故障特征進行降維和提取敏感參量的目的;然后,定義了奇異值熵來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)絡相結合,有效實現(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,簡稱PCA)方法及以向量為研究對象的一維流形方法不同,該方法直接以二維信息為研究對象,避免了一維流形算法需將二維信息轉化為向量帶來的信息損失,與PCA方法相比更能發(fā)現(xiàn)隱藏在高維數(shù)據(jù)流形結構中的局部數(shù)據(jù)特征。工程信號分析驗證了該方法的有效性,為準確提取滾動軸承故障特征提供了一種可靠手段。
【作者單位】： 大連理工大學機械工程學院;大連理工大學數(shù)學科學學院;
【關鍵詞】： 流形 奇異值熵 特征提取 滾動軸承
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51375067) 航空科學基金資助項目(20132163010) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金資助項目(DUT13JS08)
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 引言滾動軸承是機械結構中不可缺少的重要組成部分,對軸承的運行狀態(tài)做出準確評估,真正做到預知維修防患于未然具有重要意義[1]。近年來,機械故障狀態(tài)監(jiān)測及預知維修技術引起越來越多的關注,而有效的故障狀態(tài)監(jiān)測和預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[2]。振

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

本文編號：448812