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改进辛几何模态分解的滚动轴承故障特征提取
被引量：
3
1
作者
李加伟
张永祥
+1 位作者
刘树勇
赵磊
《机械设计与制造》
北大核心
2023年第10期81-86,89,共7页
针对滚动轴承故障冲击信号难以提取的问题,提出了一种改进辛几何模态分解(Improved Symplectic Geometry Modal Decomposition,ISGMD)滚动轴承故障特征提取方法。首先将振动信号进行辛几何模态分解,然后,利用k均值聚类的方法对分解得到...
针对滚动轴承故障冲击信号难以提取的问题,提出了一种改进辛几何模态分解(Improved Symplectic Geometry Modal Decomposition,ISGMD)滚动轴承故障特征提取方法。首先将振动信号进行辛几何模态分解,然后,利用k均值聚类的方法对分解得到的辛几何分量进行聚类,通过包络谱稀疏度指标筛选出故障特征明显的聚类辛几何分量(Cluster Symplectic Geometry Component,CSGC)并进行重构,对重构分量进行包络解调,提取出故障特征。将该方法运用到轴承故障仿真和实验信号,结果表明,这里提出的方法能够有效提取出滚动轴承故障特征。
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关键词
K均值聚类
改进辛几何模态分解
滚动轴承
故障特征提取
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职称材料
一种基于改进辛几何模态分解的复合故障诊断方法
被引量：
6
2
作者
杨宇
程健
+2 位作者
彭晓燕
潘海洋
程军圣
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期53-59,共7页
针对辛几何模态分解方法分析结果的不确定性,提出一种改进的辛几何模态分解方法.首先对原时间序列进行相空间变换,获得轨迹矩阵;然后通过辛几何相似变换求得特征值和对应的特征向量,并通过对角平均得到一系列的初始辛几何分量;最后采用...
针对辛几何模态分解方法分析结果的不确定性,提出一种改进的辛几何模态分解方法.首先对原时间序列进行相空间变换,获得轨迹矩阵;然后通过辛几何相似变换求得特征值和对应的特征向量,并通过对角平均得到一系列的初始辛几何分量;最后采用层次聚类方法对初始辛几何分量进行自适应重组,进而得到最终的聚类辛几何分量.实验结果表明:改进的辛几何模态分解方法可以有效地对旋转机械复合故障信号进行特征提取,提高故障诊断的准确性.
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关键词
层次聚类
改进
的
辛几何
模态
分解
故障诊断
旋转机械
信号处理
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职称材料
基于ISGMD-RPT的滚动轴承故障诊断方法
被引量：
1
3
作者
李可
彭雄
+2 位作者
宿磊
顾杰斐
薛志钢
《振动.测试与诊断》
北大核心
2025年第1期95-102,202,203,共10页
针对传统辛几何模态分解(symplectic geometry mode decomposition,简称SGMD)方法因嵌入维数选择依靠经验公式,导致出现信号模态混叠和过度分解的问题,提出了一种改进的辛几何模态分解(improved symplectic geometry mode decomposition...
针对传统辛几何模态分解(symplectic geometry mode decomposition,简称SGMD)方法因嵌入维数选择依靠经验公式,导致出现信号模态混叠和过度分解的问题,提出了一种改进的辛几何模态分解(improved symplectic geometry mode decomposition,简称ISGMD)方法。首先,通过计算原始信号的功率谱密度得到最大主峰的频率并设定嵌入维数区间,根据峭度准则筛选分解后的辛几何分量(symplectic geometry component,简称SGC),得到每个嵌入维数对应的最优SGC;其次,引入模态混叠指数、过分解指数与峭度指标的综合评估目标值函数,选择最优嵌入维数;然后,利用拉马努金周期变换(ramanujan periodic transform,简称RPT)方法进行微弱故障特征增强;最后,通过仿真信号及风机滚动轴承实验数据,并与经验模态分解和局部均值分解等方法进行对比,验证了所提出滚动轴承故障诊断方法的有效性。
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关键词
改进
的
辛几何
模态
分解
拉马努金周期变换
滚动轴承
故障诊断
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职称材料
题名
改进辛几何模态分解的滚动轴承故障特征提取
被引量：
3
1
作者
李加伟
张永祥
刘树勇
赵磊
机构
海军工程大学动力工程学院
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2023年第10期81-86,89,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51579242)。
文摘
针对滚动轴承故障冲击信号难以提取的问题,提出了一种改进辛几何模态分解(Improved Symplectic Geometry Modal Decomposition,ISGMD)滚动轴承故障特征提取方法。首先将振动信号进行辛几何模态分解,然后,利用k均值聚类的方法对分解得到的辛几何分量进行聚类,通过包络谱稀疏度指标筛选出故障特征明显的聚类辛几何分量(Cluster Symplectic Geometry Component,CSGC)并进行重构,对重构分量进行包络解调,提取出故障特征。将该方法运用到轴承故障仿真和实验信号,结果表明,这里提出的方法能够有效提取出滚动轴承故障特征。
关键词
K均值聚类
改进辛几何模态分解
滚动轴承
故障特征提取
Keywords
k-Means Clustering
ISGMD
Rolling Bearing
Fault Feature Extraction
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
一种基于改进辛几何模态分解的复合故障诊断方法
被引量：
6
2
作者
杨宇
程健
彭晓燕
潘海洋
程军圣
机构
湖南大学机械与运载工程学院
出处
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期53-59,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51575168,51875183,51575167)
湖南省重点研发计划资助项目(2017GK2182)。
文摘
针对辛几何模态分解方法分析结果的不确定性,提出一种改进的辛几何模态分解方法.首先对原时间序列进行相空间变换,获得轨迹矩阵;然后通过辛几何相似变换求得特征值和对应的特征向量,并通过对角平均得到一系列的初始辛几何分量;最后采用层次聚类方法对初始辛几何分量进行自适应重组,进而得到最终的聚类辛几何分量.实验结果表明:改进的辛几何模态分解方法可以有效地对旋转机械复合故障信号进行特征提取,提高故障诊断的准确性.
关键词
层次聚类
改进
的
辛几何
模态
分解
故障诊断
旋转机械
信号处理
Keywords
hierarchical cluster
Improved Symplectic Geometry Mode Decomposition(ISGMD)
fault diagnosis
rotating machinery
signal processing
分类号
TH113 [机械工程—机械设计及理论]
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职称材料
题名
基于ISGMD-RPT的滚动轴承故障诊断方法
被引量：
1
3
作者
李可
彭雄
宿磊
顾杰斐
薛志钢
机构
江苏省食品先进制造装备技术重点实验室
江南大学机械工程学院
江苏省特种设备安全检验监督研究院无锡分院
出处
《振动.测试与诊断》
北大核心
2025年第1期95-102,202,203,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(52175096)。
文摘
针对传统辛几何模态分解(symplectic geometry mode decomposition,简称SGMD)方法因嵌入维数选择依靠经验公式,导致出现信号模态混叠和过度分解的问题,提出了一种改进的辛几何模态分解(improved symplectic geometry mode decomposition,简称ISGMD)方法。首先,通过计算原始信号的功率谱密度得到最大主峰的频率并设定嵌入维数区间,根据峭度准则筛选分解后的辛几何分量(symplectic geometry component,简称SGC),得到每个嵌入维数对应的最优SGC;其次,引入模态混叠指数、过分解指数与峭度指标的综合评估目标值函数,选择最优嵌入维数;然后,利用拉马努金周期变换(ramanujan periodic transform,简称RPT)方法进行微弱故障特征增强;最后,通过仿真信号及风机滚动轴承实验数据,并与经验模态分解和局部均值分解等方法进行对比,验证了所提出滚动轴承故障诊断方法的有效性。
关键词
改进
的
辛几何
模态
分解
拉马努金周期变换
滚动轴承
故障诊断
Keywords
improved symplectic geometry modal decomposition
ramanujan periodic transform
rolling bearing
fault diagnosis
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进辛几何模态分解的滚动轴承故障特征提取
李加伟
张永祥
刘树勇
赵磊
《机械设计与制造》
北大核心
2023
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种基于改进辛几何模态分解的复合故障诊断方法
杨宇
程健
彭晓燕
潘海洋
程军圣
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于ISGMD-RPT的滚动轴承故障诊断方法
李可
彭雄
宿磊
顾杰斐
薛志钢
《振动.测试与诊断》
北大核心
2025
1
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职称材料
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