基于ITD-形态滤波和Teager能量谱的轴承故障诊断 被引量：31

1

作者 张小龙 张氢 +1 位作者 秦仙蓉 孙远韬 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期788-795,共8页

针对强背景噪声下滚动轴承振动信号故障特征信息难以提取的问题,提出了结合固有时间尺度分解(ITD)-形态滤波和Teager能量谱的滚动轴承故障特征提取与诊断方法。首先对滚动轴承振动信号采用ITD方法分解,得到若干个固有旋转分量;考虑到噪... 针对强背景噪声下滚动轴承振动信号故障特征信息难以提取的问题,提出了结合固有时间尺度分解(ITD)-形态滤波和Teager能量谱的滚动轴承故障特征提取与诊断方法。首先对滚动轴承振动信号采用ITD方法分解,得到若干个固有旋转分量;考虑到噪声主要分布在高频段,取前2个高频的固有旋转分量进行形态滤波,并将滤波后的信号与剩余固有旋转分量重构;对重构信号计算Teager能量算子并绘制Teager能量谱,从Teager能量谱中可以识别出故障特征。将本方法应用于滚动轴承的内圈故障和外圈故障诊断,结果表明ITD-形态滤波可以有效去除振动信号中的背景噪声并保留冲击特征,Teager能量谱可以直观并准确显示出故障特征。 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 固有时间尺度分解 形态滤波 Teager能量谱

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基于改进的ITD和模糊熵的滚动轴承故障诊断方法 被引量：32

2

作者 郑近德 程军圣 杨宇 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第19期2372-2377,共6页

提出了改进的本征时间尺度分解方法(improved intrinsic time-scale decomposition,IITD)。针对从滚动轴承的非线性和非平稳振动信号中提取故障特征难的问题,在IITD基础上,结合模糊熵的概念,提出了一种新的滚动轴承故障诊断方法。首先采... 提出了改进的本征时间尺度分解方法(improved intrinsic time-scale decomposition,IITD)。针对从滚动轴承的非线性和非平稳振动信号中提取故障特征难的问题,在IITD基础上,结合模糊熵的概念,提出了一种新的滚动轴承故障诊断方法。首先采用IITD方法对滚动轴承振动信号进行分解,再对得到的前几个有意义的合理旋转分量计算其模糊熵,并将熵值作为特征向量输入支持向量机分类器,从而实现滚动轴承故障类别的诊断。实验数据分析结果表明,所提出的方法可有效地实现滚动轴承故障类别的诊断。 展开更多

关键词 本征时间尺度分解 模糊熵 滚动轴承 故障诊断

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基于ITD的齿轮磁记忆信号特征提取方法的研究 被引量：20

3

作者 胥永刚 谢志聪 +1 位作者 崔玲丽 王婧 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期671-676,共6页

针对低速重载齿轮潜故障状态下磁记忆信号特征信息难以获取的问题,提出了一种基于固有时间尺度分解法(ITD)的磁记忆信号特征提取方法。首先利用ITD方法将原始磁记忆信号分解为若干固有旋转分量PRC和一个单调趋势项,然后将前四阶PRC分量... 针对低速重载齿轮潜故障状态下磁记忆信号特征信息难以获取的问题,提出了一种基于固有时间尺度分解法(ITD)的磁记忆信号特征提取方法。首先利用ITD方法将原始磁记忆信号分解为若干固有旋转分量PRC和一个单调趋势项,然后将前四阶PRC分量重新组合重构,剔除磁记忆信号自身的大周期成分和磁场噪声,最后再利用周期平均和局部统计法提取出该齿轮每个齿根的磁信号强度。实验结果表明,该方法非常适用于信号有效成分的精确拾取和判断,能有效实现信号的特征提取,对低速重载齿轮潜故障早期诊断领域具有重要的应用价值。 展开更多

关键词 磁记忆 固有时间尺度分解 固有旋转分量 齿轮潜故障 特征提取

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基于ITD的跳频信号跳速估计算法 被引量：13

4

作者 安金坤 田斌 +2 位作者 易克初 于全 孙永军 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期166-169,共4页

非合作情况下,跳频信号参数准确快速的估计对于获取对方通信参数、产生跟踪式干扰等具有重要意义。提出了一种基于固有时间尺度分解的跳频信号跳速的快速估计算法,该算法迭代地分解跳频信号成一系列固有旋转分量,并求出由各层旋转分量... 非合作情况下,跳频信号参数准确快速的估计对于获取对方通信参数、产生跟踪式干扰等具有重要意义。提出了一种基于固有时间尺度分解的跳频信号跳速的快速估计算法,该算法迭代地分解跳频信号成一系列固有旋转分量,并求出由各层旋转分量信号包络瞬时幅度的最大值所构成的一个分析序列,对该序列进行傅里叶变换即可估计出跳频信号的跳速。该算法具有运算复杂度低、不受时频不确定性原理影响、时频定位精度高的优点。仿真结果显示,该算法能够有效地估计出跳频信号的跳速。 展开更多

关键词 信号检测 通信对抗 固有时间尺度分解 跳频信号

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基于ITD复杂度和PSO-SVM的滚动轴承故障诊断 被引量：53

5

作者 张小龙 张氢 +1 位作者 秦仙蓉 孙远韬 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2016年第24期102-107,138,共7页

针对滚动轴承故障诊断问题,提出了一种基于固有时间尺度分解(ITD)、Lempel-Ziv复杂度特征和粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的故障诊断新方法。首先对滚动轴承的振动信号使用ITD方法进行分解,得到若干个频率由高到低的固有旋转(PR)分量,... 针对滚动轴承故障诊断问题,提出了一种基于固有时间尺度分解(ITD)、Lempel-Ziv复杂度特征和粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的故障诊断新方法。首先对滚动轴承的振动信号使用ITD方法进行分解,得到若干个频率由高到低的固有旋转(PR)分量,由于滚动轴承在不同的故障状态下的PR分量Lempel-Ziv复杂度的分布不同,提取各PR分量的Lempel-Ziv复杂度值作为每个样本的特征向量,使用支持向量机(SVM)对轴承振动信号样本进行故障类型的识别,并用粒子群优化(PSO)方法对支持向量机的参数优化以获得较高的识别准确率。对滚动轴承振动信号的实测结果的分析表明:该方法可以实现对滚动轴承快速、准确地诊断,且不受载荷变化的影响。 展开更多

关键词 固有时间尺度分解 Lempel-Ziv复杂度 支持向量机 粒子群优化 滚动轴承 故障诊断

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基于ITD分形模糊熵的轴承早期故障诊断 被引量：21

6

作者 罗颂荣 程军圣 郑近德 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2013年第4期706-711,730,共6页

针对滚动轴承早期故障振动信号信噪比低、单一故障特征难以实现在整个复杂非线性状态空间上准确分类的局限,提出了基于本征时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition,简称ITD)和分形模糊熵的轴承早期故障智能诊断方法。首先,利... 针对滚动轴承早期故障振动信号信噪比低、单一故障特征难以实现在整个复杂非线性状态空间上准确分类的局限,提出了基于本征时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition,简称ITD)和分形模糊熵的轴承早期故障智能诊断方法。首先,利用改进的ITD方法将包含大量背景噪声的非线性非平稳振动信号自适应地分解为不同频段的合理旋转(proper rotation,简称PR)分量;然后,提取蕴含故障信息的PR分量的分形维数和模糊熵,组成联合特征向量;最后,采用适合小样本模式识别的最小二乘支持矢量机(least squares support vectors machine,简称LSSVM)方法对故障类型进行分类。通过4种运行状态的滚动轴承实验表明,该方法能有效性地应用于滚动轴承早期故障智能诊断。 展开更多

关键词 本征时间尺度分解 模糊熵 分形维数 故障诊断

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一种基于ITD算法的直扩信号检测算法 被引量：15

7

作者 安金坤 田斌 +2 位作者 孙永军 易克初 于全 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第5期1178-1182,共5页

固有时间尺度分解(ITD)算法是一种局域波分解算法,该文对直接序列扩频信号ITD分解,提出了一种通过频域粗搜索和细搜索分别检测直扩信号码片速率和载波频率的快速算法。该算法以瞬时幅度作为分析参量,先设置截止频率对信号低通滤波处理,... 固有时间尺度分解(ITD)算法是一种局域波分解算法,该文对直接序列扩频信号ITD分解,提出了一种通过频域粗搜索和细搜索分别检测直扩信号码片速率和载波频率的快速算法。该算法以瞬时幅度作为分析参量,先设置截止频率对信号低通滤波处理,并通过引入伴随频率达到抑制噪声的目的,利用了固有时间尺度分解算法时频分辨率高,运算速度快的优势。仿真结果显示在-15dB信噪比下能够有效地检测出码片速率和载波频率。 展开更多

关键词 信号检测 固有时间尺度分解(itd) 经验模态分解(EMD) 局域波分析 直扩信号(DSSS)

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基于改进ITD边际谱熵的单相自适应重合闸 被引量：9

8

作者 周超 黄纯 +3 位作者 江亚群 杜培伟 朱永强 康志豪 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2016年第10期24-30,共7页

基于固有时间尺度分解ITD算法,提出了改进ITD算法:针对波形失真问题,引入了有理样条函数插值和极值点延拓;针对虚假分量问题,增加了能量判据作为迭代终止条件。把改进ITD算法与边际谱熵相结合,用于判别高压输电线路单相接地故障类型。首... 基于固有时间尺度分解ITD算法,提出了改进ITD算法:针对波形失真问题,引入了有理样条函数插值和极值点延拓;针对虚假分量问题,增加了能量判据作为迭代终止条件。把改进ITD算法与边际谱熵相结合,用于判别高压输电线路单相接地故障类型。首先ITD分解两种故障相电弧电压获得边际谱,然后分析对比了两种故障边际谱的特点,从时频域定性揭示了两种故障相电弧电压及其边际谱的差异,再根据信息熵原理,得出ITD边际谱熵来快速准确识别两种故障类型。结果表明:输电线路瞬时性故障时,熵值大于等于0.2;永久性故障时,熵值小于0.2。针对输电线路单相接地故障的仿真结果,验证了该方法有效、可行。 展开更多

关键词 单相自适应重合闸 固有时间尺度分解 边际谱熵 瞬时性故障 永久性故障

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结合ITD与非线性分析的通信辐射源个体识别方法 被引量：16

9

作者 任东方 张涛 韩洁 《信号处理》 CSCD 北大核心 2018年第3期331-339,共9页

信号细微特征提取是通信辐射源个体识别技术的关键。考虑到实测辐射源信号具有非线性、非平稳的特点,通过对信号时间序列复杂度的分析,提取一些非线性动力学参数作为指纹特征,进行辐射源个体识别。首先利用固有时间尺度分解(ITD)算法,... 信号细微特征提取是通信辐射源个体识别技术的关键。考虑到实测辐射源信号具有非线性、非平稳的特点,通过对信号时间序列复杂度的分析,提取一些非线性动力学参数作为指纹特征,进行辐射源个体识别。首先利用固有时间尺度分解(ITD)算法,对原始信号进行分解,利用相关系数选出若干合适的信号分量;之后提取每层信号分量的排列熵,近似熵以及样本熵组成特征向量,并通过实验优化相关参数的选择,最后采用支持向量机(SVM)对信号进行分类识别。利用实测舰船信号进行细微特征提取及分类实验,与一些细微特征提取方法对比,在信号种类增加时,本方法识别性能更优,证明了多尺度分析提取非线性参数的有效性。 展开更多

关键词 通信辐射源个体识别 固有时间尺度分解 细微特征提取 非线性动力学参数

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基于BITD和同态滤波解调的齿轮故障诊断方法 被引量：4

10

作者 钟先友 曾良才 +1 位作者 赵春华 陈保家 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第20期2775-2780,共6页

针对齿轮故障振动信号的非平稳特征以及本征时间尺度分解(ITD)方法的缺点,提出了B样条改进的本征时间尺度分解(BITD)和同态滤波解调相结合的故障诊断方法。首先采用BITD方法对齿轮振动信号进行分解,将其分解为若干个合理旋转分量之和,... 针对齿轮故障振动信号的非平稳特征以及本征时间尺度分解(ITD)方法的缺点,提出了B样条改进的本征时间尺度分解(BITD)和同态滤波解调相结合的故障诊断方法。首先采用BITD方法对齿轮振动信号进行分解,将其分解为若干个合理旋转分量之和,然后用相关系数筛选出最能表征故障信息的合理旋转分量进行同态滤波解调来提取故障特征。仿真信号与齿轮故障诊断工程实例分析验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 本征时间尺度分解 同态滤波解调 相关系数 齿轮故障诊断

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基于ITD与稀疏编码收缩的滚动轴承故障特征提取方法 被引量：11

11

作者 余建波 刘海强 +3 位作者 郑小云 周炳海 程辉 孙习武 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第19期23-29,共7页

针对滚动轴承早期故障信号具有周期性冲击的特点和被强噪声淹没而难以提取的问题,提出了一种基于固有时间尺度分解(Intrinsic Time Scale Decomposition,ITD)与稀疏编码收缩(Sparse Coding Shrinkage,SCS)集成的轴承故障特征提取方法(... 针对滚动轴承早期故障信号具有周期性冲击的特点和被强噪声淹没而难以提取的问题,提出了一种基于固有时间尺度分解(Intrinsic Time Scale Decomposition,ITD)与稀疏编码收缩(Sparse Coding Shrinkage,SCS)集成的轴承故障特征提取方法(命名为ITD-SCS)。ITD能自适应地将振动信号分解成若干固有旋转分量(Proper Rotation,PR),选择有效的PR分量突显信号的冲击特征。进一步采用奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)对每一有效PR实施滤噪作为SCS的前置滤噪单元以提高信号的稀疏性。最后,通过SCS利用极大似然估计方法提取合成信号中的冲击特征。将ITD-SCS应用于轴承内圈故障仿真信号和外圈实际故障振动信号的实验结果表明,ITD-SCS能有效提取强背景噪声下的轴承故障信号的冲击特征。 展开更多

关键词 轴承故障 故障特征提取 固有时间尺度分解 奇异值分解 稀疏编码收缩

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基于模态参数识别的ITD算法改进 被引量：3

12

作者 李玉刚 叶庆卫 +1 位作者 周宇 王晓东 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期298-303,共6页

固有时间尺度分解(ITD)算法在前处理和系统定阶方面存在一定的人为因素,对模态参数的提取会造成误差,且对噪声较为敏感。针对上述问题,提出一种改进的ITD算法。利用基于数据驱动的随机子空间算法对原始数据进行处理,将正交三角分解得到... 固有时间尺度分解(ITD)算法在前处理和系统定阶方面存在一定的人为因素,对模态参数的提取会造成误差,且对噪声较为敏感。针对上述问题,提出一种改进的ITD算法。利用基于数据驱动的随机子空间算法对原始数据进行处理,将正交三角分解得到的数据作为ITD法的输入数据,采用稀疏优化正交匹配追踪算法求出特征矩阵,并通过特征矩阵计算特征值、模态频率和阻尼比。通过统计的方法,从众多模态参数中选取真实模态,有效避免虚假模态的产生。实验结果表明,与ITD算法相比,改进ITD算法可降低噪声的影响,解决系统模型阶次必须准确定阶的要求,使模态参数的提取更加精确。 展开更多

关键词 固有时间尺度分解算法 模态参数 模型阶次 稀疏优化 相对误差

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基于ITD和K均值聚类的电能质量扰动分析与识别 被引量：9

13

作者 仇新艳 李付亮 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2015年第8期54-59,共6页

将固有时间尺度分解ITD(intrinsic time-scale decomposition)与K均值聚类算法相结合,提出一种新的电能质量扰动分析与识别方法。首先,对电能质量扰动信号作ITD分解,得到各内禀尺度分量ISC(intrinsic scale component),然后提取能量最... 将固有时间尺度分解ITD(intrinsic time-scale decomposition)与K均值聚类算法相结合,提出一种新的电能质量扰动分析与识别方法。首先,对电能质量扰动信号作ITD分解,得到各内禀尺度分量ISC(intrinsic scale component),然后提取能量最大的前3个ISC的能量比重值及ISC能量熵值作为扰动信号的特征向量,最后基于特征向量采用K均值聚类算法对扰动信号进行分类。对常见电能质量扰动信号的仿真分析结果表明,ITD能够有效分析和提取扰动信号特征,并具有较强的抗噪能力,K均值聚类算法分类正确率高,该方法具有良好的工程应用前景。 展开更多

关键词 电能质量扰动 固有时间尺度分解 K均值聚类 分类 特征向量

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基于ITD和排列熵的行星齿轮箱故障诊断方法 被引量：7

14

作者 胡爱军 朱丽佳 向玲 《中国工程机械学报》 北大核心 2021年第6期542-548,共7页

行星齿轮箱故障信号包含了多个调制过程,特征呈现复杂的边带成分,且信号易受噪声影响,数据的选择会直接影响故障特征提取效果。针对行星齿轮箱故障信号特点,提出基于固有时间尺度分解(ITD)和排列熵(PE)结合的行星齿轮箱故障诊断方法。IT... 行星齿轮箱故障信号包含了多个调制过程,特征呈现复杂的边带成分,且信号易受噪声影响,数据的选择会直接影响故障特征提取效果。针对行星齿轮箱故障信号特点,提出基于固有时间尺度分解(ITD)和排列熵(PE)结合的行星齿轮箱故障诊断方法。ITD-PE方法将原始信号分成多个子序列,对各子序列进行ITD分解,利用互相关系数准则筛选敏感分量,计算其PE,实现了故障程度的区分;并对最小熵的数据段进行包络分析,提高了故障特征提取的效果。仿真和实验分析均表明:ITD-PE方法不仅能实现行星齿轮箱故障的准确诊断,且能利用熵值大小区分故障程度。 展开更多

关键词 行星齿轮箱 固有时间尺度分解(itd) 排列熵(PE) 故障诊断

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基于ITD和改进形态滤波的滚动轴承故障诊断 被引量：9

15

作者 余建波 吕靖香 +2 位作者 程辉 孙习武 吴昊 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期241-249,共9页

为从受谐波和随机噪声干扰的振动信号中提取出故障冲击成分,融合四大基本形态学算子提出了改进形态滤波方法——平均组合差值形态滤波(ACDIF)方法,同时与固有时间尺度分解(ITD)相结合,并将ITD-ACDIF方法应用到滚动轴承的故障诊断中。首... 为从受谐波和随机噪声干扰的振动信号中提取出故障冲击成分,融合四大基本形态学算子提出了改进形态滤波方法——平均组合差值形态滤波(ACDIF)方法,同时与固有时间尺度分解(ITD)相结合,并将ITD-ACDIF方法应用到滚动轴承的故障诊断中。首先,对轴承振动信号进行ITD分解得到一系列旋转分量(PRC);然后,以峭度为准则筛选出含故障信息丰富的有效PRC,对每个有效分量进行ACDIF滤波提取冲击成分进行信号重构;最后,利用频谱分析提取重构信号中的故障特征。数值仿真和轴承故障振动信号的试验结果表明,本文方法可有效滤除谐波干扰,提取强背景噪声下的冲击故障特征,实现设备的故障诊断。 展开更多

关键词 轴承故障 固有时间尺度分解(itd) 旋转分量(PRC) 改进形态滤波 故障诊断

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基于ITD和PLV的四类运动想象脑电分类方法研究 被引量：8

16

作者 蒋贵虎 陈万忠 +1 位作者 马迪 吴佳宝 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期195-202,共8页

针对四类运动想象任务的特征提取问题,提出一种基于固有时间尺度分解(ITD)和相位同步分析相结合的脑电(EEG)信号特征提取方法。采用第3届和第4届BCI竞赛中的4类运动想象数据集,首先选择5个导联的运动想象脑电信号,根据相位同步性计算导... 针对四类运动想象任务的特征提取问题,提出一种基于固有时间尺度分解(ITD)和相位同步分析相结合的脑电(EEG)信号特征提取方法。采用第3届和第4届BCI竞赛中的4类运动想象数据集,首先选择5个导联的运动想象脑电信号,根据相位同步性计算导联之间的相锁值(PLV),将相锁值作为一类特征;之后利用ITD对5个导联的运动想象脑电信号进行分解,提取第一层固有旋转分量的能量特征,与PLV特征相结合获得十五维特征向量;最后通过支持向量机(SVM)进行分类识别。对12名受试者的平均识别率达到91.64%,平均Kappa系数达到0.887,说明该方法能够有效的提取脑电信号特征,进而提高4类运动想象任务的分类准确率。 展开更多

关键词 运动想象 脑电信号 固有时间尺度分解 相位同步 分类

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基于ITD-MOMEDA联合降噪的滚动轴承故障诊断研究 被引量：8

17

作者 朱紫悦 张金萍 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第2期217-223,共7页

在滚动轴承的实际运行过程中,其故障信号往往容易淹没于强背景噪声中,使其故障的类型难以得到识别,针对这一问题,提出了一种基于固有时间尺度分析(ITD)和多点最优调整的最小熵解卷积(MOMEDA)相结合的联合降噪方法,并将其应用于滚动轴承... 在滚动轴承的实际运行过程中,其故障信号往往容易淹没于强背景噪声中,使其故障的类型难以得到识别,针对这一问题,提出了一种基于固有时间尺度分析(ITD)和多点最优调整的最小熵解卷积(MOMEDA)相结合的联合降噪方法,并将其应用于滚动轴承的故障诊断中。首先,用ITD算法对滚动轴承故障原始信号进行了分解,得到了多个固有旋转分量(PRC);其次,依据相关系数和峭度原则,挑选出了与原信号相关度较大的PRC分量,并对其进行了重构;然后,采用MOMEDA算法对重构信号进行了进一步降噪处理,完成了有用信号与噪声信号的分离;最后,对降噪后的信号进行了包络解调分析,提取出了故障特征频率,诊断出了轴承故障具体位置;此外,为了验证该方法的有效性,通过ITD与局域均值分解(LMD)、MOMEDA与最大相关峭度解卷积(MCKD)算法对仿真信号进行了对比分析,并对轴承外圈进行了实例分析。研究结果表明:相比于ITD-MCKD方法,基于ITD-MOMEDA联合降噪方法的故障诊断准确率提高4.3%,能更有效地去除强噪声,并成功地检测出轴承的故障类型。 展开更多

关键词 滚动轴承 轴承故障 固有时间尺度分析 多点最优调整的最小熵解卷积 固有旋转分量 包络解调分析

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基于ITD-ELM的发电机转子绕组轻微匝间短路故障诊断 被引量：4

18

作者 张建峰 岳文亭 +3 位作者 李永刚 贺鹏康 侯岳佳 庄克军 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2023年第4期116-123,共8页

针对转子绕组匝间短路早期故障不易检测的问题,本文提出一种基于本征时间尺度分解ITD(intrinsic time-scale decomposition)和极限学习机ELM(extreme learning machine)的发电机转子绕组轻微匝间短路故障诊断方法。首先,采用ITD算法将... 针对转子绕组匝间短路早期故障不易检测的问题,本文提出一种基于本征时间尺度分解ITD(intrinsic time-scale decomposition)和极限学习机ELM(extreme learning machine)的发电机转子绕组轻微匝间短路故障诊断方法。首先,采用ITD算法将同步发电机的运行数据分解为若干旋转PR(proper rotation)分量,并根据峭度准则进行信号重构;然后将重构后的信号作为输入量,诊断结果作为输出量,构建基于ITD-ELM的发电机匝间短路故障诊断模型;最后以一台型号为MJF-30-6的同步发电机数据为样本,对其轻微匝间短路故障进行诊断,结果表明:基于ITD-ELM模型的故障诊断准确率较单一的ELM模型显著提高,验证了本文所提故障诊断方法的有效性和准确性。 展开更多

关键词 同步发电机 本征时间尺度分解 峭度准则 极限学习机 匝间短路 故障诊断

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ITD和自适应广义形态滤波的特征提取方法 被引量：1

19

作者 黄新奇 张亚飞 +3 位作者 毛存礼 黄刚劲 郭月江 杨红艳 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第6期36-39,共4页

针对滚动轴承早期微弱故障特征难以从强噪声背景中分离的问题,提出了一种本征时间尺度分解(ITD)和自适应广义形态滤波的特征提取方法。将故障信号进行ITD分解成若干固有旋转(PR)分量;利用峭度准则选取若干PR分量进行重构,对重构后的信... 针对滚动轴承早期微弱故障特征难以从强噪声背景中分离的问题,提出了一种本征时间尺度分解(ITD)和自适应广义形态滤波的特征提取方法。将故障信号进行ITD分解成若干固有旋转(PR)分量;利用峭度准则选取若干PR分量进行重构,对重构后的信号通过自适应广义形态滤波进行降噪处理;对降噪后的信号进行Hilbert包络谱分析。通过对滚动轴承内外圈进行实验分析,验证了方法的有效性。 展开更多

关键词 本征时间尺度分解 峭度准则 自适应广义形态滤波 故障诊断

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局部特征尺度分解方法及其分量判据研究 被引量：19

20

作者 杨宇 曾鸣 程军圣 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期195-201,208,共8页

在研究内禀时间尺度分解(ITD)方法的基础上提出了一种新的自适应时频分析方法——局部特征尺度分解(LCD)方法,该方法可以自适应地将一个复杂的多分量信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的内禀尺度分量(ISC)之和。对LCD方法的基本原... 在研究内禀时间尺度分解(ITD)方法的基础上提出了一种新的自适应时频分析方法——局部特征尺度分解(LCD)方法,该方法可以自适应地将一个复杂的多分量信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的内禀尺度分量(ISC)之和。对LCD方法的基本原理进行了阐述,并对其分量判据进行了研究,将经验模态分解(EMD)方法中的标准差判据应用于LCD方法。标准差判据的阈值会因自适应时频分析方法的不同而有所差异,因此标准差判据不具有自适应性,针对标准差判据的这一缺陷,提出了一种新的具有自适应性的分量判据——极值单调性判据,该判据无需设定任何阈值。信号分析结果表明了这两种判据的有效性,而极值单调性判据的适用性更强,可直接应用于EMD方法。另外,对比分析了LCD方法和EMD方法的计算效率,分析结果表明LCD方法在计算效率方面要优于EMD方法。 展开更多

关键词 自适应时频分析 局部特征尺度分解 内禀时间尺度分解(itd) 极值单调性判据

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