本文關(guān)鍵詞：時(shí)頻表示特征約簡(jiǎn)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障特征提取方法

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【摘要】：針對(duì)二維時(shí)頻表示特征提取困難這一問(wèn)題,在分析基追蹤與二維非負(fù)矩陣分解方法(Two Dimensional Nonnegative Matrix Factorization,2DNMF)的基礎(chǔ)上,提出一種基于時(shí)頻表示特征約簡(jiǎn)的時(shí)頻特征提取方法。利用基追蹤方法將信號(hào)分解成基于信號(hào)多特征冗余原子庫(kù)的一組原子的線性組合,組合各分解原子的Wigner-Ville分布獲取信號(hào)基追蹤時(shí)頻表示,采用2DNMF對(duì)基追蹤時(shí)頻表示的幅值矩陣進(jìn)行特征約簡(jiǎn)以獲取蘊(yùn)含在其內(nèi)部的低維特征。將提出的方法應(yīng)用于8種不同狀態(tài)軸承信號(hào)的特征提取中,實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了方法的有效性。
【作者單位】： 重慶大學(xué)機(jī)械傳動(dòng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;河南工業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 故障診斷 特征提取 基追蹤 時(shí)頻表示 二維非負(fù)矩陣分解
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51275546,51305471) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金資助(20130191130001)
【分類號(hào)】：TH165.3;TN911.7
【正文快照】： 引言機(jī)械故障診斷的本質(zhì)就是模式識(shí)別問(wèn)題,從振動(dòng)信號(hào)中提取故障特征是實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障診斷的關(guān)鍵[1~3]。目前,普遍應(yīng)用的故障特征可分為時(shí)域特征、頻域特征及時(shí)頻域特征三類[1],由于時(shí)頻域特征在反映信號(hào)時(shí)間及頻率局部化信息方面的優(yōu)勢(shì)使其更適于處理機(jī)械系統(tǒng)中常見(jiàn)的非平穩(wěn)振

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本文編號(hào)：1040314