铁道部科技研究开发计划(2011J013)
- 作品数：3 被引量：59H指数：3
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- 相关机构：石家庄铁道大学更多>>
- 发文基金：铁道部科技研究开发计划国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：机械工程更多>>
- 基于独立分量分析与相关系数的机械故障特征提取被引量：25
- 2013年
- 提出一种基于独立分量分析与相关系数的机械故障特征提取方法。首先对不同工况的机械振动信号分别进行独立分量分析,获得各种工况信号的独立分量,这些独立分量中蕴含了该工况的一些内在特征;接着利用样本与不同工况信号提取的独立分量的相关系数绝对值的和作为该样本的特征,与直接利用相关系数作为特征相比鲁棒性与区分程度都得到提高;最后使用支持向量机作为分类器进行识别。分别进行了齿轮故障特征提取与轴承故障特征提取实验,实验结果表明,此方法可以很好地提取机械故障特征信息。本文方法的优点在于直接从振动信号的原始数据中进行特征提取,获取机械故障蕴含的一些特征,应用范围广,具有较高地工程应用价值。
- 赵志宏杨绍普申永军
- 关键词：独立分量分析特征提取相关系数故障诊断支持向量机
- 改进的小波相邻系数降噪方法及其在机械故障诊断中的应用被引量：19
- 2013年
- 为了提取被强噪声淹没的表征机械故障的微弱冲击特征信号,提出一种改进的小波相邻系数降噪方法。改变传统小波相邻系数的收缩因子计算方法以便更好地提取冲击信号特征。进行不同信噪比的轴承仿真信号降噪试验,试验结果表明,改进的小波相邻系数降噪方法与传统的小波相邻系数降噪方法相比,可以更好地提取强噪声背景下的冲击信号特征。将改进的小波相邻系数降噪方法用于实测轴承早期故障特征提取中,试验表明提出的降噪方法要优于传统的小波相邻系数降噪方法,可以更有效地提取轴承早期故障的特征频率。
- 杨绍普赵志宏
- 关键词：降噪小波变换故障诊断
- 基于Hilbert谱奇异值的轴承故障诊断被引量：15
- 2013年
- 针对机械故障振动信号时频特征提取问题,提出一种基于Hilbert谱奇异值的特征提取方法,并将其应用于轴承故障诊断。该方法首先利用经验模式分解方法将振动信号分解为若干个内蕴模式函数之和,接着对每个内蕴模式函数进行Hilbert变换得到振动信号的Hilbert谱,然后对Hilbert谱进行奇异值分解,得到反映机械状态特征的奇异值序列,最后利用奇异值作为特征向量,使用支持向量机进行轴承故障诊断。轴承正常、内圈故障、滚动体故障、外圈故障实测信号实验结果表明,该方法能有效地提取轴承故障振动信号特征。
- 赵志宏杨绍普李韶华
- 关键词：故障诊断特征提取奇异值分解
