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基于同步提取增强广义S变换的柴油机气门性能退化状态评估 被引量:2
1
作者 刘子昌 白永生 +3 位作者 李思雨 张坤 刘敏 贾希胜 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2003-2016,共14页
柴油机在运行过程中气门间隙逐渐增大,其状态会随气门性能退化而发生改变。针对传统状态评估方法难以对其气门性能退化状态进行准确评估的问题,提出基于同步提取增强广义S变换(Synchro Extracting Enhanced Generalized S-Transform,SEE... 柴油机在运行过程中气门间隙逐渐增大,其状态会随气门性能退化而发生改变。针对传统状态评估方法难以对其气门性能退化状态进行准确评估的问题,提出基于同步提取增强广义S变换(Synchro Extracting Enhanced Generalized S-Transform,SEEGST)的柴油机气门性能退化状态评估方法。通过传感器采集反映柴油机状态的振动信号;为解决传统信号时频分析方法存在时频分辨率低、能量聚集性弱等问题,基于同步提取算法与广义S变换提出SEEGST时频分析方法,将振动信号转换为二维时频图;利用MLP-Mixer模型提取时频图像特征进行训练,实现柴油机状态评估。通过柴油机状态监测实验台开展气门性能退化实验,将所提方法与SSGST-MLPMixer、GST-MLPMixer、SEEGST-ViT、SEEGST-2DCNN、FFT spectrum-1DCNN 5种传统方法对比。实验结果表明:所提方法的整体评估准确率达到98.96%,可有效应用于柴油机气门性能退化状态评估领域,为开展柴油机气门性能退化状态评估提供一种新的思路。 展开更多
关键词 柴油机 状态评估 同步提取增强广义s变换 MLP-Mixer
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基于多元同步压缩广义S变换的电力系统次同步振荡源定位 被引量:2
2
作者 姜涛 张鹏 +2 位作者 李雪 刘博涵 李国庆 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第9期135-145,共11页
快速、准确的次同步振荡源定位对电力系统安全稳定运行意义重大,现有次同步振荡源定位方法难以适用于多模态时变的次同步振荡场景,且计算效率有待提升。为此,提出一种基于多元同步压缩广义S变换(MSSGST)的电力系统次同步振荡源定位方法... 快速、准确的次同步振荡源定位对电力系统安全稳定运行意义重大,现有次同步振荡源定位方法难以适用于多模态时变的次同步振荡场景,且计算效率有待提升。为此,提出一种基于多元同步压缩广义S变换(MSSGST)的电力系统次同步振荡源定位方法。首先,在自适应变化的量测滑动时间窗内计算能量比系数,实时检测系统次同步振荡现象,针对检测到的次同步振荡现象,以节点为单元构建联合量测信息矩阵,进而采用MSSGST对联合量测信息矩阵同步分解得到联合时频矩阵。然后,利用脊线提取技术筛选并重组可表征系统次同步振荡模式的MSSGST系数矩阵。在此基础上,推导基于MSSGST的时-频域暂态能量流计算模型,根据系统次同步振荡期间时-频域能量特性构建振荡源定位指标进行振荡溯源。最后,通过仿真数据和实际电网次同步振荡实测数据验证了所提方法的准确性和有效性。 展开更多
关键词 同步振荡 振荡源定位 多元同步压缩广义s变换 暂态能量流
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基于同步提取广义S变换的机械故障诊断方法研究 被引量:1
3
作者 葛丽英 李志农 +2 位作者 胡志峰 毛清华 张旭辉 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期254-262,共9页
现有的同步提取变换(synchroextracting transform, SET)窗函数固定缺乏灵活性,在进行故障诊断时很难有效获取到高时频精度和高抗干扰性能的瞬时频率,针对此问题,结合广义S变换可以自适应调节窗函数宽度的优点,提出一种基于同步提取广义... 现有的同步提取变换(synchroextracting transform, SET)窗函数固定缺乏灵活性,在进行故障诊断时很难有效获取到高时频精度和高抗干扰性能的瞬时频率,针对此问题,结合广义S变换可以自适应调节窗函数宽度的优点,提出一种基于同步提取广义S变换(synchroextracting generalized Stransform, SEGST)的机械故障诊断方法。SEGST方法的特点在于将Rényi熵作为度量时频聚集性的标准,通过在高斯窗函数中引入2个尺度调节因子来选择参数的最佳值,对得到的广义S变换二维时频谱构造出同步提取算子来提取时频脊线处的时频系数,该算子能保留与信号的时变特征最相关的TF信息,剔除多余的模糊时频能量,从而得到高时频分辨率的时频能量特征。仿真结果表明,所提方法不论在时频分辨率方面,还是在噪声鲁棒性方面,都优于传统时频分析方法,并且保持了良好的重构性。最后,将所提方法应用于航空发动机高速滚动轴承故障诊断中,结果表明,该方法能够准确识别故障信号中的特征频率。 展开更多
关键词 同步提取变换 广义s变换 时频分析 机械故障诊断 航空发动机
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基于同步压缩广义S变换的电力系统次/超同步振荡检测 被引量:2
4
作者 孙勇 张鹏 +3 位作者 姜涛 宋晓喆 王长江 刘博涵 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期4002-4011,I0012-I0014,I0011,共14页
为实现电力系统次/超同步振荡的快速、准确辨识,提出了一种基于同步压缩广义S变换(synchrosqueezing generalized S transform, SSGST)和改进稀疏时域法(improved sparse time domain method,ISTD)结合的次/超同步振荡辨识方法。该方法... 为实现电力系统次/超同步振荡的快速、准确辨识,提出了一种基于同步压缩广义S变换(synchrosqueezing generalized S transform, SSGST)和改进稀疏时域法(improved sparse time domain method,ISTD)结合的次/超同步振荡辨识方法。该方法首先利用能量比函数对电力系统广域量测信息实时检测,当检测到信号能量发生突变时,利用SSGST对检测到的振荡信号分解得到相应的SSGST时频系数矩阵;然后通过改进的脊线提取方法在时频域实现对各振荡分量的最优轨迹搜索;进一步,结合最优轨迹时频索引重构各振荡分量的时域分量,并利用ISTD辨识方法计算出各振荡分量的频率和阻尼比系数;最后,通过自合成模拟信号、双馈风电场经串补并网系统仿真信号和某实际风电场实测数据验证了所提方法的准确性和有效性。 展开更多
关键词 次/超同步振荡 参数辨识 同步压缩广义s变换 脊线提取 改进稀疏时域法
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一种基于广义S变换增强的柴油机失火故障特征提取方法 被引量:1
5
作者 贾翔宇 贾继德 +2 位作者 梅检民 张帅 吴春志 《车用发动机》 北大核心 2017年第2期67-71,共5页
为有效提取柴油机缸盖振动信号失火故障特征,提出一种基于广义S变换增强的柴油机失火故障特征提取方法。首先根据柴油机燃烧过程与配气相位的关系对信号进行等角度重采样,然后利用广义S变换对信号进行消噪处理,并按工作循环将信号的周... 为有效提取柴油机缸盖振动信号失火故障特征,提出一种基于广义S变换增强的柴油机失火故障特征提取方法。首先根据柴油机燃烧过程与配气相位的关系对信号进行等角度重采样,然后利用广义S变换对信号进行消噪处理,并按工作循环将信号的周期性瞬态特征进行同步增强。通过仿真信号验证和某柴油机缸盖振动信号的实例应用,结果表明,此方法能有效地提取柴油机缸盖振动信号的失火故障特征,实现失火故障的准确诊断。 展开更多
关键词 柴油机 失火故障 特征提取 广义s变换
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基于高阶多道同步挤压广义S变换的多属性融合储层预测技术研究及应用
6
作者 赵慧言 高欢 +2 位作者 严海滔 文冉 宋修艳 《海相油气地质》 CSCD 北大核心 2024年第2期207-214,共8页
时频域地震精细解释建立在高分辨率时频分析算法的基础上。为适应高精度勘探开发的要求,在多道同步挤压广义S变换(MSGST)的基础上,提出了高阶多道同步挤压广义S变换(HMSGST),进一步聚焦时频分辨率,提高储层预测的精准性。通过理论信号... 时频域地震精细解释建立在高分辨率时频分析算法的基础上。为适应高精度勘探开发的要求,在多道同步挤压广义S变换(MSGST)的基础上,提出了高阶多道同步挤压广义S变换(HMSGST),进一步聚焦时频分辨率,提高储层预测的精准性。通过理论信号、理论加噪信号对比6种时频算法的计算结果,验证了HMSGST具有高时频分辨率,对复杂信号具有更好的刻画能力。以某三维工区海相砂岩为例,基于HMSGST在时频域沿主要油气储层(T2层)提取时间切片,开展频率衰减梯度、分频相干等属性分析以增强对短轴河道、次级断裂等目标的识别能力和烃类检测能力,进一步结合曲率属性开展RGB多属性融合精细雕刻。对于不同工区、不同地质条件的地震数据,需要进行HMSGST的参数分析,适合的参数是达到更为准确的计算结果的前提。 展开更多
关键词 时频分析 高阶多道同步挤压广义s变换 时频分辨率 多属性融合 储层预测
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基于QGA优化广义S变换的滚动轴承故障特征提取 被引量:10
7
作者 王波 刘树林 张宏利 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期108-113,119,共7页
考虑到实际工程环境中噪声对故障特征提取的影响,提出了基于量子遗传算法(QGA)优化广义S变换的滚动轴承故障特征提取方法。该方法以时频分布集中程度为评价标准,首先采用量子遗传算法自适应地选取广义S变换中最优窗口控制参数,然后提取... 考虑到实际工程环境中噪声对故障特征提取的影响,提出了基于量子遗传算法(QGA)优化广义S变换的滚动轴承故障特征提取方法。该方法以时频分布集中程度为评价标准,首先采用量子遗传算法自适应地选取广义S变换中最优窗口控制参数,然后提取信号变换后复时频矩阵的模向量作为滚动轴承故障特征向量。利用该方法提取的滚动轴承故障特征与其它故障特征进行故障识别对比研究,实验结果表明该方法能够更准确地提取出故障特征,验证了方法的优越性。此外,对不同噪声强度背景下的滚动轴承振动信号进行故障特征提取,诊断结果进一步显示所提方法具有良好的抗噪性和健壮性。 展开更多
关键词 广义s变换 量子遗传算法 滚动轴承 故障诊断 特征提取
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广义S变换在地震信号特征信息提取中的应用 被引量:11
8
作者 周怀来 李录明 《新疆石油地质》 CAS CSCD 北大核心 2008年第6期758-760,共3页
基于S变换具有良好的时频聚焦性,将可灵活选取窗函数的广义S变换引入到地震信号特征信息提取中,系统研究广义S变换在地震信号局部刻画和总体描述中的应用。通过理论模型和实际资料的试算表明,广义S变换在特征信息提取方面是行之有效的,... 基于S变换具有良好的时频聚焦性,将可灵活选取窗函数的广义S变换引入到地震信号特征信息提取中,系统研究广义S变换在地震信号局部刻画和总体描述中的应用。通过理论模型和实际资料的试算表明,广义S变换在特征信息提取方面是行之有效的,具有较强的抗干扰能力。同时可根据目标体的研究需要,合理选择瞬时频率振幅谱剖面、某频率段地震剖面和单频剖面来识别地震剖面中特征信息,为进一步地震资料处理和解释提供可靠依据。 展开更多
关键词 s变换 广义s变换 时频分析 特征信息提取 频谱分解
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基于广义S变换的水下目标特征提取
9
作者 徐袭 石敏 张纪铃 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第A02期280-282,共3页
针对水下目标识别中特征矢量难以准确提取的问题,提出了基于广义S变换模时频矩阵奇异值的水下目标特征提取方法。首先对目标信号进行广义S变换,然后提取广义S变换模时频矩阵奇异值作为目标识别特征矢量,最后利用概率神经网络实现目标识... 针对水下目标识别中特征矢量难以准确提取的问题,提出了基于广义S变换模时频矩阵奇异值的水下目标特征提取方法。首先对目标信号进行广义S变换,然后提取广义S变换模时频矩阵奇异值作为目标识别特征矢量,最后利用概率神经网络实现目标识别。广义S变换在S变换的基础上,通过改变窗宽因子可提高信号分析的频率分辨率或时间分辨率,从而可根据信号分析需求实现水下目标非平稳非线性信号的时频分析。实验结果表明提取广义S变换模时频矩阵的奇异值作为目标识别特征矢量能够有效区分各类目标,且选取不同的窗宽因子具有不同的识别结果。 展开更多
关键词 特征提取 目标识别 广义s变换 奇异值 概率神经网络
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基于改进多重同步挤压广义S变换的结构瞬时频率识别研究 被引量:4
10
作者 袁平平 程雪莉 +3 位作者 王航航 沈中祥 任伟新 张健 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第8期193-198,237,共7页
为改进结构瞬时频率的识别效果,提出一种新形式的改进广义S变换(improved generalized S-transform,IGST),并通过能量集中度(concentration measure,CM)推导了IGST窗函数的参数选择方法,最后结合同步挤压算法提出了改进多重同步挤压广义... 为改进结构瞬时频率的识别效果,提出一种新形式的改进广义S变换(improved generalized S-transform,IGST),并通过能量集中度(concentration measure,CM)推导了IGST窗函数的参数选择方法,最后结合同步挤压算法提出了改进多重同步挤压广义S变换(improved multi-synchrosqueezing generalized S-transform,IMSSGST);该算法的核心思想是将IGST的时频分布按一定的范围向时频脊线处进行多次同步挤压变换。数值模拟方面,采用两层剪切框架时变结构验证了该方法的准确性;试验方面,对七层钢筋混凝土(reinforced concrete,RC)剪力墙结构进行了瞬时频率识别,验证了该方法在实际工程中的实用性。数值模拟和试验结果表明该方法能有效改善时频分析的能量聚集性,提高瞬时频率的识别精度。 展开更多
关键词 瞬时频率 时频分析 同步挤压 改进多重同步挤压广义s变换(IMssGsT)
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基于同步压缩广义S变换的发动机故障诊断 被引量:6
11
作者 刘敏 陈健 +3 位作者 张岩 陈玉昆 范红波 张英堂 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2021年第5期984-990,1038,共8页
为提高发动机故障诊断准确率,提出了基于同步压缩广义S变换(synchrosqueezing generalized S-transform,简称SSGST)与中心对称局部二值模式(center-symmetric local binary patterm,简称CSLBP)的故障诊断方法。首先,针对信号时频分析中... 为提高发动机故障诊断准确率,提出了基于同步压缩广义S变换(synchrosqueezing generalized S-transform,简称SSGST)与中心对称局部二值模式(center-symmetric local binary patterm,简称CSLBP)的故障诊断方法。首先,针对信号时频分析中的能量泄露、频谱涂抹、频带混叠和时频分辨率较低的问题,基于同步压缩算法与广义S变换提出了SSGST,对缸盖振动信号进行时频分析得到时频聚集性较高的二维时频图;然后,利用CSLBP提取缸盖振动信号时频图的纹理谱特征,并将其输入交叉验证寻优的核极限学习机对发动机进行故障诊断。实验结果表明,SSGST的能量聚集效果好,时频分辨率高,各频带分布较窄且不存在混叠,能够有效分离出非线性混合信号中的各频带分量;时频图的CSLBP纹理谱特征维数较低,且具有良好的类内聚集性和类间离散性;利用交叉验证寻优的KELM对故障特征进行分类,实现发动机故障诊断,获得了较高的诊断速度和精度。 展开更多
关键词 发动机 时频分析 故障诊断 同步压缩广义s变换 中心对称局部二值模式
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基于最优广义S变换和脉冲耦合神经网络的轴承故障诊断 被引量:9
12
作者 张云强 张培林 +1 位作者 吴定海 李兵 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第9期26-31,共6页
针对滚动轴承故障信号具有明显的非线性和非平稳特征,提出一种基于最优广义S变换和脉冲耦合神经网络(PCNN)的故障特征提取方法。首先采用基于时频聚集性最优化的广义S变换获取轴承故障信号的时频表示,然后利用脉冲耦合神经网络对最优广... 针对滚动轴承故障信号具有明显的非线性和非平稳特征,提出一种基于最优广义S变换和脉冲耦合神经网络(PCNN)的故障特征提取方法。首先采用基于时频聚集性最优化的广义S变换获取轴承故障信号的时频表示,然后利用脉冲耦合神经网络对最优广义S变换时频图进行二值分解,提取二值图像的捕获比序列用于表达故障信号的故障特征。对滚动轴承4种状态信号进行分析,验证方法的有效性。结果表明该方法能够提取出更加有效的轴承故障特征参数,有利于提高轴承故障诊断的精度。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 特征提取 广义s变换 脉冲耦合神经网络
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基于广义S变换与双向2DPCA的轴承故障诊断 被引量:13
13
作者 李巍华 林龙 单外平 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期499-506,592,共8页
将轴承故障诊断问题转化为故障信号时频图像的识别问题,提出一种采用双向二维主成分分析(two-directional,two-dimensional,principal component analysis,简称TD-2DPCA)的时频图像矩阵特征提取方法。首先,利用广义S变换将轴承故障信号... 将轴承故障诊断问题转化为故障信号时频图像的识别问题,提出一种采用双向二维主成分分析(two-directional,two-dimensional,principal component analysis,简称TD-2DPCA)的时频图像矩阵特征提取方法。首先,利用广义S变换将轴承故障信号变换为时频域图像,采用一种双向压缩的二维PCA方法对图像信息进行特征提取;然后,进行了轴承故障试验,分别采集了轴承在正常、内圈故障及外圈故障状态下的振动信号,采用所述方法对轴承3种状态下的时频分布图像进行特征提取,并根据集成矩阵距离(assembled matrix distance,简称AMD)实现图像的分类识别。试验结果表明,结合广义S变换的双向2DPCA特征提取算法可有效提高计算效率,同时具有良好的诊断性能。 展开更多
关键词 广义s变换 二维主成分分析 图像识别 特征提取 故障诊断
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基于时频图像组合和DenseNet-CPSAMs的电能质量复合扰动识别
14
作者 毕贵红 杨楠 +3 位作者 刘大卫 杨毅 陈冬静 陈仕龙 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第17期156-168,共13页
针对新一代电力系统的电能质量扰动(power quality disturbances, PQDs)识别难题,提出一种改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decompositiom with adaptive noise, ICEEMDAN)、两种模态... 针对新一代电力系统的电能质量扰动(power quality disturbances, PQDs)识别难题,提出一种改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decompositiom with adaptive noise, ICEEMDAN)、两种模态时频图组合和DenseNet-CPSAMs深度学习模型结合的PQDs识别新方法。首先,提出ICEEMDAN分解PQDs信号,并重构分量。其次,通过同步提取变换(synchroextracting transform, SET)和S变换(Stockwell transform,ST)生成对应时频图,组合为6通道输入张量。最后,引入DenseNet-CPSAMs深度学习模型,融合了密集连接卷积神经网络(densely connected convolutional networks, DenseNet)、通道注意力机制(channel attention mechanism,CAM)与并行空间注意力机制(parallel spatial attention mechanisms, PSAMs),实现融合时频图特征深度提取与强化识别。相比于DenseNet-121模型,DenseNet-CPSAMs模型方法在成功减少模型参数6.5 M的同时,在20 dB高信噪比条件下对31类扰动的平均识别率为99.645%,仿真实验表明该方法特征提取能力强、抗噪性能好,并且对复合扰动识别率高。 展开更多
关键词 电能质量扰动 ICEEMDAN 同步提取变换 s变换 DenseNet 深度学习
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全矢S变换在风力机齿轮箱微弱故障特征提取中的运用
15
作者 章翔峰 姜宏 冉祥锋 《机床与液压》 北大核心 2019年第13期200-205,共6页
针对齿轮箱早期微弱故障特征受其他扰动信号干扰而难于提取的问题,提出一种全矢理论结合广义S变换的方法用于提高微弱故障特征的区分度。该方法是以全矢理论将相互垂直的双通道振动信号进行融合,保证信号源信息的完整,继而利用广义S变... 针对齿轮箱早期微弱故障特征受其他扰动信号干扰而难于提取的问题,提出一种全矢理论结合广义S变换的方法用于提高微弱故障特征的区分度。该方法是以全矢理论将相互垂直的双通道振动信号进行融合,保证信号源信息的完整,继而利用广义S变换具有根据时频聚集性度量准则自适应地获取信号最佳时频谱的优势,实现融合信号的二维时频表示,以时频序列的能量矩阵构建区分齿轮工作状态的故障特征。通过风电机组齿轮箱在点蚀、裂纹和均匀磨损3种微弱故障状态下的各20组实验,验证了全矢S变换在微弱故障特征提取中的优势。 展开更多
关键词 齿轮 早期微弱故障 信息融合 广义s变换 特征提取
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基于广义交叉阈值同步压缩小波的超声信号特征提取方法 被引量:4
16
作者 肖昌明 肖涵 易灿灿 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期523-528,共6页
利用超声无损检测技术,对轴的表面裂纹检测时,微小裂纹回波信号常常会被各种噪声掩盖,造成裂纹无法识别和定位。为解决这一问题,提出采用广义交叉阈值同步压缩小波变换方法对超声回波信号进行分析,从时频域中识别裂纹回波信号特征并进... 利用超声无损检测技术,对轴的表面裂纹检测时,微小裂纹回波信号常常会被各种噪声掩盖,造成裂纹无法识别和定位。为解决这一问题,提出采用广义交叉阈值同步压缩小波变换方法对超声回波信号进行分析,从时频域中识别裂纹回波信号特征并进行定位。该方法在同步压缩小波变换基础上,利用广义交叉验证估计降噪的阈值水平,不依赖于任何先验知识。具体地,通过添加基于峭度测量的预处理步骤和基于自适应硬阈值处理的后处理步骤,提高了阈值处理的效率和时频域内的降噪效果,从而实现了噪声与特征信号的有效区分。将该方法应用于轴表面微小裂纹超声回波信号的特征识别,并与连续小波变换的结果进行了对比,结果表明所提出的方法能够更精确地识别裂纹并提取裂纹出现时间点,进而判断微小裂纹的具体位置。 展开更多
关键词 超声检测 同步压缩小波变换 广义交叉阈值 回波信号 特征提取
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基于改进同步提取GST的结构瞬时频率识别 被引量:3
17
作者 王航航 张健 +1 位作者 袁平平 任伟新 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期543-548,620,共7页
为了提高结构振动响应信号时频分析及瞬时参数识别的精度,对广义S变换(generalized S-transform,简称GST)进行改进,结合同步提取算法,提出了一种新形式的同步提取广义S变换。利用单自由度Duffing非线性系统和两层剪切框架结构模型的数... 为了提高结构振动响应信号时频分析及瞬时参数识别的精度,对广义S变换(generalized S-transform,简称GST)进行改进,结合同步提取算法,提出了一种新形式的同步提取广义S变换。利用单自由度Duffing非线性系统和两层剪切框架结构模型的数值算例验证了该方法的正确性。设计时变拉索试验,分别采集结构在线性和正弦拉力变化下的加速度响应信号,利用改进同步提取广义S变换对信号进行瞬时频率识别,进一步验证了该方法的准确性。数值模拟和试验结果表明,该方法能有效识别非线性结构和时变结构的瞬时频率,具有较好的稳定性。 展开更多
关键词 时变信号 瞬时频率 改进同步提取广义s变换 参数优化 时频分析
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基于SNST的柱塞泵转速信号故障程度识别方法
18
作者 刘佳敏 周新涛 +2 位作者 吴玉文 李翊宁 孟帅 《振动与冲击》 北大核心 2025年第15期192-200,234,共10页
液压设备在运行过程中伴随着多域间的能量转换,尤其在变工况下呈现出非平稳性及非线性等特征,为状态监测与故障诊断带来难度。为了提高非平稳工况轴向柱塞泵故障诊断的性能,该研究提出采用既是运行参数又是状态参量的瞬时转速信号作为... 液压设备在运行过程中伴随着多域间的能量转换,尤其在变工况下呈现出非平稳性及非线性等特征,为状态监测与故障诊断带来难度。为了提高非平稳工况轴向柱塞泵故障诊断的性能,该研究提出采用既是运行参数又是状态参量的瞬时转速信号作为轴向柱塞泵故障诊断的信息源。通过理论分析得出瞬时转速信号的波动成分中蕴含着元件健康状态信息。提出采用同步提取标准S变换(synchro-extracting of normal S transform,SNST)对其进行线通滤波处理。利用K-medoids方法将滤波重构后的瞬时转速波动信号角度域特征值进行聚类分析,并在机电液一体化平台上进行了变转速和变负载工况试验,实现了轴向柱塞泵配流盘在正常、轻微、严重磨损时的故障诊断。研究成果可为液压设备的运行状态监测与故障诊断提供新的方法。 展开更多
关键词 故障诊断 瞬时转速 非平稳 同步提取标准s变换(sNsT)
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基于CSLBP的轴承信号时频特征提取方法 被引量:6
19
作者 张云强 张培林 +1 位作者 吴定海 李兵 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期22-27,195,共6页
针对滚动球轴承振动加速度信号特征提取问题,提出一种基于中心对称局部二值模式(center-symmetric local binary pattern,简称CSLBP)的时频特征提取方法。首先,利用广义S变换对滚动球轴承振动加速度信号进行处理,通过采用时频聚集性度... 针对滚动球轴承振动加速度信号特征提取问题,提出一种基于中心对称局部二值模式(center-symmetric local binary pattern,简称CSLBP)的时频特征提取方法。首先,利用广义S变换对滚动球轴承振动加速度信号进行处理,通过采用时频聚集性度量准则自适应地确定广义S变换的调整参数,从而获取时频分辨性较好的二维时频图;然后,计算二维时频图的CSLBP,提取CSLBP纹理谱描述滚动球轴承振动加速度信号的时频特征。对滚动球轴承正常、外圈故障、内圈故障和滚动体故障4种不同状态的振动加速度信号进行了研究。结果表明,CSLBP纹理谱能有效地表达滚动球轴承振动加速度信号的时频特征,与局部二值模式(local binary pattern,简称LBP)和统一模式LBP纹理谱相比,CSLBP纹理谱具有特征维数低和区分性能好的优点。 展开更多
关键词 滚动球轴承 时频分析 特征提取 中心对称局部二值模式 广义s变换
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基于GST的变速机械故障信号稀疏特征提取方法 被引量:5
20
作者 严保康 周凤星 徐波 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期603-608,共6页
为提取强噪声背景下的变速旋转机械设备的冲击故障特征,提出了一种基于广义S变换的稀疏特征提取方法.首先,通过多分辨率广义S变换(multiresolution generalized S-transform,MGST)搜索每次迭代过程中的最佳原子,多分辨率广义S变换可以... 为提取强噪声背景下的变速旋转机械设备的冲击故障特征,提出了一种基于广义S变换的稀疏特征提取方法.首先,通过多分辨率广义S变换(multiresolution generalized S-transform,MGST)搜索每次迭代过程中的最佳原子,多分辨率广义S变换可以得到信号不同尺度下的归一化时频谱,并从中找出能量最大值及其所对应的时频因子,根据故障冗余字典的构建模型可得到冲击成分的最佳匹配原子.其次,结合正交匹配追踪算法(orthogonal matching pursuit,OMP),计算出信号在原子集合下的投影,由于采用了基于多分辨率广义S变换的原子搜索策略,大幅度提高了OMP的分解效率.最后,根据稀疏表示中第一个冲击信号的出现时刻,可依次计算出冲击信号在变速情况下的出现时刻理论值,通过与实测值的比较,实现变速机械的故障诊断.仿真和实例分析结果表明,该方法比传统OMP方法和广义S变换具有更高的计算效率和定位精度. 展开更多
关键词 特征提取 广义s变换 稀疏分解 正交匹配追踪
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