形态学广义分形维数在发动机故障诊断中的应用 被引量：23

1

作者 李兵 张培林 +2 位作者 任国全 刘东升 米双山 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2011年第10期208-211,259,共5页

发动机故障信号是一种典型的非线性信号,分形几何理论为描述非线性故障信号的特性提供了一个有力的分析工具。广义分形维数能够很好的描述信号的几何特征和局部尺度行为,所蕴含的信息比单一的分形维数要深刻而全面。针对传统的广义分形... 发动机故障信号是一种典型的非线性信号,分形几何理论为描述非线性故障信号的特性提供了一个有力的分析工具。广义分形维数能够很好的描述信号的几何特征和局部尺度行为,所蕴含的信息比单一的分形维数要深刻而全面。针对传统的广义分形维数计算方法的缺陷,本文提出基于数学形态学操作的广义分形维数计算方法,并对发动机正常、失火和气门间隙过大故障信号进行了分析,结果表明,与传统的盒计数法计算的广义分形维数相比,形态学广义分形维数能够更加有效地区分发动机在不同状态下的信号,并且数学形态学只涉及简单的加减和取大、取小运算,因此计算简单快速,为准确判断发动机故障状态提供了一种快速有效的新方法。 展开更多

关键词 数学形态学 多重分形 广义分形维数 发动机 故障诊断 特征提取

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基于VMD及广义分形维数矩阵的滚动轴承故障诊断 被引量：14

2

作者 张淑清 邢婷婷 +3 位作者 何红梅 董玉兰 张立国 姜万录 《计量学报》 CSCD 北大核心 2017年第4期439-443,共5页

提出基于变分模态分解及广义分形维数矩阵的滚动轴承故障诊断方法。对信号进行变分模态分解得到若干模态函数,根据不同权重因子计算得到每个模态函数的广义分形维数序列,排列构成广义分形维数矩阵,最后通过分析待测信号和各样本信号的... 提出基于变分模态分解及广义分形维数矩阵的滚动轴承故障诊断方法。对信号进行变分模态分解得到若干模态函数,根据不同权重因子计算得到每个模态函数的广义分形维数序列,排列构成广义分形维数矩阵,最后通过分析待测信号和各样本信号的广义分形维数矩阵的相关系数判断故障状态。实验结果表明该方法能精确、稳定提取故障特征,区分不同状态的信号。 展开更多

关键词 计量学 轴承故障诊断 变分模态分解 广义分形维数 相关分析

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基于形态学广义分形维数的电力电子电路故障诊断 被引量：9

3

作者 宋平岗 周军 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2014年第12期53-59,共7页

电力电子电路故障检测和诊断,是保证电力电子装置安全、可靠运行的一个重要手段。针对传统电力电子电路故障诊断方法存在的局限性,提出了一种基于数学形态学广义分形维数的新方法。结合分形几何理论,求取不同故障的输出电压波形的分形维... 电力电子电路故障检测和诊断,是保证电力电子装置安全、可靠运行的一个重要手段。针对传统电力电子电路故障诊断方法存在的局限性,提出了一种基于数学形态学广义分形维数的新方法。结合分形几何理论,求取不同故障的输出电压波形的分形维数,以此作为故障特征,再与神经网络相结合,进行有效识别。以一个实际的Buck功率电路为例,对其各类故障信号进行了分析。结果表明,与传统的盒计数法计算的广义分形维数相比,形态学广义分形维数能够更加有效地区分Buck电路在不同状态下的信号,并且数学形态学只涉及简单的加减和取大、取小运算,因此计算简单快速,估计准确稳定,为准确判断电力电子电路故障诊断提供了一种快速有效的新方法。 展开更多

关键词 数学形态学 多重分形 广义分形维数 电力电子电路 故障诊断

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振动信号扩展广义多重分形维数算法 被引量：5

4

作者 杜必强 唐贵基 贾子文 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期1076-1080,1100,共5页

提出了一种由传统的G-P关联维数算法扩展而成的广义多重分形维数算法,可简单可靠地完成振动信号广义多重分形维数的计算。该算法在权重因子为负值时亦具有很好的适用性,同时对权重因子q的取值范围进行了讨论。将该算法应用于振动实验台... 提出了一种由传统的G-P关联维数算法扩展而成的广义多重分形维数算法,可简单可靠地完成振动信号广义多重分形维数的计算。该算法在权重因子为负值时亦具有很好的适用性,同时对权重因子q的取值范围进行了讨论。将该算法应用于振动实验台上采集的不同状态下的振动信号,结果验证了算法的简单性和可靠性,计算得到的广义多重分形维数可以有效地识别设备所处的振动状态,同时还指出振动信号广义多重分形维数谱的上下波动幅值与其频率分量的复杂程度相关。 展开更多

关键词 振动信号 故障诊断 广义多重分形维数 权重因子

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辛几何模态分解和广义形态分形维数的液压泵故障诊断 被引量：13

5

作者 郑直 王宝中 +1 位作者 刘佳鑫 姜万录 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期724-730,共7页

针对液压泵故障诊断问题,本文提出了一种基于辛几何模态分解和广义形态分形维数相结合的方法。对实测液压泵多模态故障振动信号进行分解;基于所提出的能量选取法,重构含有丰富运行特征信息的模态分量,并将其作为数据源;基于数据源提取,... 针对液压泵故障诊断问题,本文提出了一种基于辛几何模态分解和广义形态分形维数相结合的方法。对实测液压泵多模态故障振动信号进行分解;基于所提出的能量选取法,重构含有丰富运行特征信息的模态分量,并将其作为数据源;基于数据源提取,实现对液压泵不同故障的诊断。通过对比分析仿真和实测液压泵故障振动信号的试验结果,验证了该方法可以有效地诊断液压泵不同故障。 展开更多

关键词 液压泵 故障诊断 辛几何模态分解 广义形态分形维数 模态能量 特征提取 滑靴故障 松靴故障

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基于广义维数与优化BP神经网络的刀具磨损量预测 被引量：10

6

作者 张锴锋 袁惠群 聂鹏 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期1292-1295,共4页

根据多重分形理论,采用改进的盒计数法计算了切削加工过程中声发射(AE)信号的广义分形维数,得到了不同刀具磨损状态下AE信号的广义维数谱,分析了广义维数与刀具磨损量之间的关系.以广义分形维数以及切削加工参数为特征,进行归一化处理... 根据多重分形理论,采用改进的盒计数法计算了切削加工过程中声发射(AE)信号的广义分形维数,得到了不同刀具磨损状态下AE信号的广义维数谱,分析了广义维数与刀具磨损量之间的关系.以广义分形维数以及切削加工参数为特征,进行归一化处理后作为BP神经网络输入向量;采用遗传学算法,对BP神经网络的初始权值和阈值进行了优化,利用优化后的神经网络对刀具磨损量进行预测.测试结果表明,该方法可以较精确地预测刀具磨损量,平均预测误差为0.01 mm. 展开更多

关键词 广义分形维数 BP神经网络 刀具磨损 预测 遗传算法

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改进AMD广义形态分形维数和KFCMC的液压泵故障诊断方法 被引量：8

7

作者 郑直 姜万录 +1 位作者 王宝中 王莹 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第18期46-52,102,共8页

针对液压泵故障诊断问题,提出了一种基于改进解析模态分解(AMD)、广义形态分形维数(GMFD)和核模糊C均值聚类(KFCMC)相结合的新方法。根据故障特征频率先验知识,在有效二分频范围内对实测液压泵多模态故障振动信号进行AMD分解,并基于欧... 针对液压泵故障诊断问题,提出了一种基于改进解析模态分解(AMD)、广义形态分形维数(GMFD)和核模糊C均值聚类(KFCMC)相结合的新方法。根据故障特征频率先验知识,在有效二分频范围内对实测液压泵多模态故障振动信号进行AMD分解,并基于欧氏距离法选定实现最优分解的二分频;将基于最优二分频所提取含有丰富运行特征信息的故障分量信号作为数据源,并提取GMFD作为特征向量;利用KFCMC实现对液压泵不同故障的诊断。此外,还利用原始AMD、经验模态分解(EMD)、集总经验模态分解(EEMD)、局部均值分解(LMD)、变分模态分解(VMD)和模糊C均值聚类(FCMC)方法对上述信号进行分析,结果表明所提方法效果要优于上述传统分解和诊断方法。通过对仿真和实测液压泵故障振动信号的实验验证,表明该方法可以有效地诊断液压泵不同故障。 展开更多

关键词 液压泵 解析模态分解(AMD) 广义形态分形维数(GMFD) 核模糊C均值聚类(KFCMC)

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应用EEMD与广义维数优化逼近的自动机故障诊断 被引量：3

8

作者 潘龙 潘宏侠 陈玉青 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2015年第8期82-85,共4页

考虑到自动机的高速运动过程及其振动信号的非线性、短时、瞬态、冲击特性,对自动机的故障机理进行了分析,找到了故障的易发生位置;根据枪械的现实使用状况和理论分析的结果,运用机械加工的手段设置了三种典型故障,并设计实验采集和记... 考虑到自动机的高速运动过程及其振动信号的非线性、短时、瞬态、冲击特性,对自动机的故障机理进行了分析,找到了故障的易发生位置;根据枪械的现实使用状况和理论分析的结果,运用机械加工的手段设置了三种典型故障,并设计实验采集和记录了自动机的振动响应信号。提出使用聚合经验模态分解(EEMD)结合相关系数法对自动机故障信号进行预处理。然后,运用覆盖法求各工况自动机振动信号的广义分形维数。最后,根据序列单值优化逼近法实现自动机故障的识别。 展开更多

关键词 自动机 广义分形维数 聚合经验模态 单值优化逼近 故障诊断

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证券市场交易数据序列多重分形分析

9

作者 张金良 李光泉 +1 位作者 杨忠直 杜厌芳 《地质技术经济管理》 2002年第2期67-70,共4页

本文以沪深证券市场的实时数据为基础 ,应用非线性数学的多重分形理论 ,分析了交易数据的局部变化趋向的多重分形特性和转折点的数字特征 ,得到了证券交易数据序列多重分形广义维数在维数空间上的分布规律和任意交易数据序列的推广性质... 本文以沪深证券市场的实时数据为基础 ,应用非线性数学的多重分形理论 ,分析了交易数据的局部变化趋向的多重分形特性和转折点的数字特征 ,得到了证券交易数据序列多重分形广义维数在维数空间上的分布规律和任意交易数据序列的推广性质。样本计算和统计结果表明 ,证券交易数据序列具有显著的多重分形特性和在转折点附近存在突变奇异性 ,分析精度也大大提高。 展开更多

关键词 证券市场 证券交易数据 多重分形 广义分形维数 奇异性

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绝缘子污秽放电泄漏电流的多重分形特征研究 被引量：21

10

作者 陈伟根 汪万平 夏青 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期50-56,共7页

泄漏电流信号中含有丰富的体现绝缘子污秽放电发展的特征量。论文在反复实验研究的基础上,利用分形理论提取了绝缘子污秽放电发展过程中泄漏电流的多重分形特征,分析了4种污秽度及不同污秽放电发展区段中多重分形特征量的变化规律:得出... 泄漏电流信号中含有丰富的体现绝缘子污秽放电发展的特征量。论文在反复实验研究的基础上,利用分形理论提取了绝缘子污秽放电发展过程中泄漏电流的多重分形特征,分析了4种污秽度及不同污秽放电发展区段中多重分形特征量的变化规律:得出不同污秽度下广义分形维数减小速度不同,多重分形谱的谱宽随污秽度的增大而增大;不同污秽放电区段多重分形谱的形状和谱宽差异明显;结果表明:泄漏电流波形的广义分形维数和多重分形谱宽能有效预测污秽放电的发展趋势,为污闪预警提供了一种新方法。 展开更多

关键词 绝缘子 泄漏电流 广义分形维数 多重分形谱 污秽度 污秽放电区段

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基于多重分形理论与神经网络的齿轮故障诊断 被引量：14

11

作者 褚青青 肖涵 +1 位作者 吕勇 杨志武 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第21期15-18,共4页

针对齿轮故障振动信号具有多重分形特征,提出多重分形与神经网络相结合的机械故障诊断方法。采用多重分形理论计算出振动时间序列的多分形谱f(α)和广义分形维数D(q),并将多分形谱能和广义分形维数谱能作为特征量,构成二维特征向量。将... 针对齿轮故障振动信号具有多重分形特征,提出多重分形与神经网络相结合的机械故障诊断方法。采用多重分形理论计算出振动时间序列的多分形谱f(α)和广义分形维数D(q),并将多分形谱能和广义分形维数谱能作为特征量,构成二维特征向量。将该特征向量作为概率神经网络的输入参量,对采自齿轮故障台的振动信号进行故障分类。作为对比,将关联维数作为特征量输入同样参数的概率神经网络并进行故障识别,结果表明,所提出的方法具有更高的识别率。 展开更多

关键词 多重分形理论 神经网络 多分形谱 广义分形维数

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股市时间序列的多重分形分析 被引量：7

12

作者 于建玲 臧保将 商朋见 《北京交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期69-72,共4页

通过对幂谱和统计矩函数的分析,得出股票市场时间序列的无标度性.借助配分函数、广义分形维数和多重分形谱对股票市场进行研究,结果表明,股票市场时间序列具有多重分形特征.这将为多重分形在金融理论方面的研究提供重要的理论基础.

关键词 股票市场 多重分形谱 无标度性 配分函数 广义分形维数

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应用多参数融合与ELM的自动机故障诊断 被引量：4

13

作者 安邦 潘宏侠 +1 位作者 赵雄鹏 张青青 《机械设计与制造》 北大核心 2017年第9期141-144,共4页

考虑到自动机工作环境复杂,各部件相互作用时间短,冲击性强从而导致各种响应信号相互叠加,敏感特征参量难以确定的问题,提出了一种应用多参数融合与ELM相结合的自动机故障诊断方法。首先,对自动机故障信号计算广义分形维数,在此基础上... 考虑到自动机工作环境复杂,各部件相互作用时间短,冲击性强从而导致各种响应信号相互叠加,敏感特征参量难以确定的问题,提出了一种应用多参数融合与ELM相结合的自动机故障诊断方法。首先,对自动机故障信号计算广义分形维数,在此基础上提取盒维数、信息维数、关联维数作为故障特征参量;然后引入信息熵模型,对自动机故障信号提取功率谱熵、奇异谱熵、特征空间谱熵作为特征参量来描述信号状态在频域、时域、时频域的能量变化;最后将特征参量输入到极限学习机中(ELM)进行分类。实验结果表明多参数融合能全面准确地反映故障信息,极限学习机学习速度快、结构简单,具有很好的故障分类效果。 展开更多

关键词 多参数融合 广义分形维数 信息熵 极限学习机 自动机 故障诊断

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矿区活动断裂多重分形特征及与动力现象关系 被引量：2

14

作者 陈学华 吕鹏飞 宋卫华 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第8期790-795,共6页

为分析矿区活动断裂分布特征及与动力现象之间的关系,以矿区地貌形态为研究背景,基于地质动力区划活动断裂划分方法,运用多重分形理论对木城涧矿、大安山矿、平顶山十二矿和老虎台矿Ⅴ级活动断裂划分结果进行多重分形计算.研究结果表明:... 为分析矿区活动断裂分布特征及与动力现象之间的关系,以矿区地貌形态为研究背景,基于地质动力区划活动断裂划分方法,运用多重分形理论对木城涧矿、大安山矿、平顶山十二矿和老虎台矿Ⅴ级活动断裂划分结果进行多重分形计算.研究结果表明:4个矿区断裂体系在较大尺度上都满足标度不变性,空间分布属于多重分形分布,其多重分形谱呈右钩状,广义分形维数D_q与矿山动力现象正相关,特征参数Δf(α)与广义分形维数D_q综合起来能够宏观评估矿区动力环境.建立基于广义分形维数与特征参数的矿区动力环境等级判定准则与评估方法,并实现对以上4个矿区的动力等级评估,为矿山资源开采提前了解区域断裂内在特征及矿区动力环境特征提供宏观指导方向. 展开更多

关键词 活动断裂 多重分形 广义分形维数 特征参数 动力现象 地质动力区划 动力环境

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热混合层中温度脉动的多重分形特性

15

作者 周建军 邹样辉 +1 位作者 廖光煊 范维澄 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 1999年第5期584-589,共6页

运用广义计盒维数方法，对测量热混合层所得到的温度脉动时间序列信号进行了详细研究，发现等温截面的时间点集在一定尺度范围内表现出多重分形几何特性，并计算了截面阀值的绝对值范围为０～１．５ 时的等温截面的多重分形的广义计盒... 运用广义计盒维数方法，对测量热混合层所得到的温度脉动时间序列信号进行了详细研究，发现等温截面的时间点集在一定尺度范围内表现出多重分形几何特性，并计算了截面阀值的绝对值范围为０～１．５ 时的等温截面的多重分形的广义计盒维数Ｄｑ，当ｑ ３，Ｄｑ 随截面阀值Ｈ以及测量点位置Ｙ的变化不大，热混合层温度脉动时间序列具有统一的多重分形维数；但当ｑ ＞ ３，Ｄｑ 受湍流流场本身的影响很大． 展开更多

关键词 热混合层 温度脉动 广义分形维数 多重分形维数

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多重分形的耐火材料损伤声发射信号特征提取方法 被引量：2

16

作者 苏涛 王志刚 +1 位作者 刘昌明 徐增炳 《机械设计与制造》 北大核心 2015年第8期53-56,共4页

为了对镁碳质耐火材料损伤声发射信号进行有效的特征提取,研究了利用非线性领域的分形方法进行特征提取的可行性。首先利用仿真声发射信号研究了多重分形谱参数(Δα、Δf、K),广义分形维数均值Mean Dq等参数表征信号频谱结构特征的能力... 为了对镁碳质耐火材料损伤声发射信号进行有效的特征提取,研究了利用非线性领域的分形方法进行特征提取的可行性。首先利用仿真声发射信号研究了多重分形谱参数(Δα、Δf、K),广义分形维数均值Mean Dq等参数表征信号频谱结构特征的能力,结果表明多重分形谱宽Δα能够有效的表征信号的频谱特征;然后对镁碳质耐火材料进行单轴压缩试验,采集损伤声发射信号,并计算出两种典型损伤声发射信号的多重分形谱宽Δα,通过多重分形谱宽的分布证实了利用其进行特征提取是可行的。 展开更多

关键词 镁碳质耐火材料 声发射信号特征提取 多重分形谱参数 广义分形维数 仿真声发射信号

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全断面隧道施工围岩变形多重分形特征研究 被引量：3

17

作者 颜杜民 《铁道建筑》 北大核心 2020年第11期56-58,共3页

以马尾山隧道工程为依托,根据多重分形理论,采用多重分形维数谱宽度表征围岩变形的不规则程度,采用广义分形维数谱曲线表征围岩变形的均匀程度,采用信息维数与容量维数的比值(D1/D0值)表征变形数据的离散程度,分析了围岩变形的多重分形... 以马尾山隧道工程为依托,根据多重分形理论,采用多重分形维数谱宽度表征围岩变形的不规则程度,采用广义分形维数谱曲线表征围岩变形的均匀程度,采用信息维数与容量维数的比值(D1/D0值)表征变形数据的离散程度,分析了围岩变形的多重分形特征。分析结果显示:隧道拱肩不同测点围岩变形多重分形维数谱曲线均呈非对称抛物线形;同一监测断面不同测点谱宽度差别明显,表明其围岩变形不规则程度不一;相较于测点L1,测点L2的广义分形维数谱曲线更陡,表明该处围岩变形不均匀程度更高;测点L1,L2的D1/D0值接近,表明围岩变形数据离散程度相差不大,测点L4,L5围岩变形数据离散程度明显高于测点L3,L6。分形理论分析结果与现场监测的变形数据一致。 展开更多

关键词 公路隧道 围岩变形 统计分析 多重分形维数谱 广义分形维数谱 信息维数 容量维数

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GFD和核主元分析的机械振动特征提取 被引量：7

18

作者 韦祥 李本威 吴易明 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期32-38,219,共8页

针对旋转机械非线性特征提取的问题,提出了广义分形维数(generalized fractal dimension,简称GFD)和核函数主元分析(kernel principal component analysis,简称KPCA)的旋转机械振动特征提取方法。首先,通过广义分形维数进行初次特征提取... 针对旋转机械非线性特征提取的问题,提出了广义分形维数(generalized fractal dimension,简称GFD)和核函数主元分析(kernel principal component analysis,简称KPCA)的旋转机械振动特征提取方法。首先,通过广义分形维数进行初次特征提取,形成高维特征空间;其次,通过核主元分析方法对高维特征空间降维并进行第二次特征提取;最后,利用核主元分析方法和KN近邻(KNN)方法对转子和轴承不同状态下的特征进行了分类。研究表明,GFD-KPCA方法对旋转机械进行了有效的特征提取,对不同状态的数据有高精度的分类,对参数选取有较低的依赖性。轴承微弱振动特征提取结果显示,GFD-KPCA性能优于常规的KPCA特征提取算法,具有更好的精度和适用范围。 展开更多

关键词 旋转机械 广义分形维数 核主元分析 特征提取 故障分类

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