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基于分形维数和BiLSTM的离心泵空化状态识别方法
1
作者 邹淑云 刘忠 +2 位作者 王文豪 喻哲钦 孙旭辉 《振动与冲击》 北大核心 2025年第4期305-312,共8页
针对离心泵空化状态下压力脉动信号的非线性和复杂程度以及浅层机器学习方法在数据深度挖掘上的不足,提出一种基于分形维数和双向长短时记忆神经网络的离心泵空化状态识别方法。通过离心泵空化试验获得不同空化状态压力脉动信号。采用... 针对离心泵空化状态下压力脉动信号的非线性和复杂程度以及浅层机器学习方法在数据深度挖掘上的不足,提出一种基于分形维数和双向长短时记忆神经网络的离心泵空化状态识别方法。通过离心泵空化试验获得不同空化状态压力脉动信号。采用固有时间尺度分解对压力脉动信号进行处理,筛选出有效分量,计算其盒维数和关联维数,构建空化分形特征向量。将空化特征向量导入基于双向长短时记忆神经网络的空化状态识别模型。研究结果表明,有效分量的盒维数及关联维数随空化系数的变化具有明显的规律性,且模型识别的准确率高达92.8%,能够实现离心泵空化状态的识别。 展开更多
关键词 离心泵 空化 压力脉动 固有时间尺度分解 分形维数 双向长短时记忆神经网络
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ITD结合参数优化MOMEDA的滚动轴承故障特征提取 被引量：1
2
作者 刘沛 彭珍瑞 何泽人 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第6期967-974,共8页
针对固有时间尺度分解(Intrinsic time scale decomposition,ITD)方法在强背景噪声影响下难以提取轴承故障特征的问题,提出了一种ITD与参数优化的多点最优最小熵解卷积(Multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,MOME... 针对固有时间尺度分解(Intrinsic time scale decomposition,ITD)方法在强背景噪声影响下难以提取轴承故障特征的问题,提出了一种ITD与参数优化的多点最优最小熵解卷积(Multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,MOMEDA)相结合的滚动轴承故障特征提取方法。首先根据包络谱峰值因子最大原则提取包含丰富故障信息的ITD分量,其次对该分量进行MOMEDA降噪处理。对影响MOMEDA滤波效果的两个参数——故障周期T与滤波器长度L分别以多点峭度和平方包络谱的基尼指数进行优化,最后进行包络谱分析提取故障特征频率。通过仿真信号与实测信号分析表明该方法能在强噪声干扰下有效提取故障特征。 展开更多
关键词 固有时间尺度分解 多点最优最小熵解卷积 滚动轴承 包络谱峰值因子 基尼指数
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局部特征尺度分解方法及其分解能力研究 被引量：38
3
作者 杨宇 曾鸣 程军圣 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期602-609,共8页
在研究内禀时间尺度分解(Intrinsic Time-Scale Decomposition,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(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)方法,该方法可以自适应地将一个复杂的多分量信... 在研究内禀时间尺度分解(Intrinsic Time-Scale Decomposition,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(Local Characteristic-scale Decomposition,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(Intrinsic Scale Component,ISC)之和。对LCD方法的基本原理进行了阐述,通过建立分解能力研究模型分别研究了分量信号的频率比、幅值比和初相位差以及单个分量迭代次数对LCD方法分解能力的影响,并给出了多分量信号可由LCD方法分解的大致条件。 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 分解能力
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改进ITD和能量矩在齿轮故障诊断中的应用 被引量：17
4
作者 程军圣 李海龙 杨宇 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期954-959,1091,共6页
固有时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition,简称ITD)方法是一种新的自适应时频分析方法,其与经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)方法一样也有端点问题,且其分解得到的分量波形失真比较严重。为此,对ITD方... 固有时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition,简称ITD)方法是一种新的自适应时频分析方法,其与经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)方法一样也有端点问题,且其分解得到的分量波形失真比较严重。为此,对ITD方法进行了改进,改进的ITD方法克服了上述缺点,并通过仿真信号的分析结果验证了改进后的ITD方法的有效性。把改进后的ITD方法与能量矩相结合应用于齿轮的故障诊断,首先,用改进的ITD方法将齿轮振动信号分解为若干个内禀尺度分量(intrinsic scale component,简称ISC);其次,将ISC分量进行基于时间轴的积分,得到ISC能量矩特征向量;最后,把特征向量输入支持向量机,从而判断齿轮是否有故障。实验数据的分析结果表明,该方法能有效地应用于齿轮的故障诊断。 展开更多
关键词 固有时间尺度分解 能量矩 内禀尺度分量 齿轮 故障诊断
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基于ITD-形态滤波和Teager能量谱的轴承故障诊断 被引量：31
5
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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基于固有时间尺度分解的风电机组轴承故障特征提取 被引量：21
6
作者 安学利 蒋东翔 +1 位作者 刘超 陈杰 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期41-44,102,共5页
针对风电机组调心滚子轴承故障振动信号非平稳、非线性的特点,提出了基于固有时间尺度分解(ITD)的轴承故障特征提取方法。ITD方法可以将复杂信号分解成若干个固有旋转分量和一个趋势分量之和,能准确地展示非平稳信号的动态特性,有较高... 针对风电机组调心滚子轴承故障振动信号非平稳、非线性的特点,提出了基于固有时间尺度分解(ITD)的轴承故障特征提取方法。ITD方法可以将复杂信号分解成若干个固有旋转分量和一个趋势分量之和,能准确地展示非平稳信号的动态特性,有较高的拆解效率和频率分辨率。分析结果表明,ITD方法能有效地提取风电机组轴承故障特征,可用于在线故障诊断。 展开更多
关键词 风电机组 调心滚子轴承 故障诊断 固有时间尺度分解 特征提取
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基于SR-ITD的故障行波检测方法 被引量：18
7
作者 李泽文 刘柏罕 +3 位作者 熊毅 赵廷 郭田田 谭木子 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期121-125,133,共6页
针对变电站提取行波信号存在强噪声干扰的现状,提出了一种基于随机共振-固有时间尺度分解(SRITD)的行波信号检测方法。该方法利用随机共振法处理检测信号,有效提高了行波信号的信噪比,再利用固有时间尺度分解方法分析行波信号,实现行波... 针对变电站提取行波信号存在强噪声干扰的现状,提出了一种基于随机共振-固有时间尺度分解(SRITD)的行波信号检测方法。该方法利用随机共振法处理检测信号,有效提高了行波信号的信噪比,再利用固有时间尺度分解方法分析行波信号,实现行波信号特征信息的准确检测。理论分析和仿真结果表明,所提方法在变电站强噪声干扰下能有效提取行波信号,准确检测行波信号包含的故障特征信息。 展开更多
关键词 故障行波 随机共振 固有时间尺度分解 噪声 故障定位
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基于改进的本征时间尺度分解和基本尺度熵的齿轮故障诊断方法 被引量：13
8
作者 钟先友 赵春华 +1 位作者 陈保家 曾良才 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期870-877,共8页
针对齿轮振动信号的非线性、非平稳特征和难以获取大量故障样本的问题,提出改进的本征时间尺度分解方法(IITD)和基本尺度熵(BE)的齿轮故障诊断方法。采用IITD方法对齿轮振动信号进行分解,再对得到的前4个有意义的合理旋转(PR)分量计算... 针对齿轮振动信号的非线性、非平稳特征和难以获取大量故障样本的问题,提出改进的本征时间尺度分解方法(IITD)和基本尺度熵(BE)的齿轮故障诊断方法。采用IITD方法对齿轮振动信号进行分解,再对得到的前4个有意义的合理旋转(PR)分量计算其基本尺度熵,并将熵值作为特征向量输入支持向量机分类器,从而实现齿轮故障类别的诊断。实验结果表明,该方法能有效地实现齿轮故障类型的诊断。 展开更多
关键词 本征时间尺度分解 基本尺度熵 支持向量机 样本熵
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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
9
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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局部特征尺度分解方法及其分量判据研究 被引量：19
10
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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基于ITD的齿轮磁记忆信号特征提取方法的研究 被引量：20
11
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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基于改进固有时间尺度分解和谱峭度的轴承故障诊断方法 被引量：10
12
作者 张颖 张超 +3 位作者 王天正 俞华 白鹭 郝捷 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期699-706,共8页
基于固有时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition,ITD)方法的线性变换和三次样条插值,提出一种改进的固有时间尺度分解方法(improved intrinsic time-scale decomposition,IITD),将IITD方法和谱峭度(spectrumkurtosis,SK)相结... 基于固有时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition,ITD)方法的线性变换和三次样条插值,提出一种改进的固有时间尺度分解方法(improved intrinsic time-scale decomposition,IITD),将IITD方法和谱峭度(spectrumkurtosis,SK)相结合,实现轴承故障的智能诊断。首先采用改进ITD方法对采集的轴承振动信号进行分解,得到若干个固有旋转分量(proper rotation component,PRC),然后利用谱峭度法对相关性最大的PRC进行滤波处理,最后对滤波后的PRC进行Hilbert包络解调来提取故障特征频率,从而识别轴承故障类型。仿真和实验分析结果表明:该文所提IITD-SK法可成功提取出故障特征频率,实现轴承故障的有效诊断,与传统的傅里叶变换、包络谱分析以及EMD方法的结果相比,该方法诊断效果更佳。 展开更多
关键词 轴承 故障诊断 改进固有时间尺度分解 谱峭度
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基于ITD的跳频信号跳速估计算法 被引量：13
13
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分形模糊熵的轴承早期故障诊断 被引量：21
14
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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基于ITD复杂度和PSO-SVM的滚动轴承故障诊断 被引量：53
15
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和模糊聚类的齿轮箱故障诊断方法 被引量：11
16
作者 段礼祥 张来斌 岳晶晶 《中国石油大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期133-139,共7页
为提高齿轮箱故障诊断的准确性与效率,针对其振动信号非线性和非平稳性的特点,提出将固有时间尺度分解(ITD)和模糊聚类(FCM)相结合的齿轮箱故障诊断方法。首先对齿轮箱振动信号进行固有时间尺度分解,提取包含主要故障信息的前4个固有旋... 为提高齿轮箱故障诊断的准确性与效率,针对其振动信号非线性和非平稳性的特点,提出将固有时间尺度分解(ITD)和模糊聚类(FCM)相结合的齿轮箱故障诊断方法。首先对齿轮箱振动信号进行固有时间尺度分解,提取包含主要故障信息的前4个固有旋转分量(PRC),求取PRC的特征能量作为故障特征向量。然后利用模糊C-均值聚类算法对齿轮箱故障进行识别与诊断,并将该方法应用到现场齿轮箱的诊断中。结果表明,诊断结果与实际情况完全相符,该方法比经验模式分解与模糊聚类相结合的方法具有更高的计算速度和精度,为齿轮箱故障诊断提供了一种新的有效方法。 展开更多
关键词 固有时间尺度分解 模糊C-均值聚类 齿轮箱 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
17
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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基于固有时间尺度分解的能量算子解调法及故障诊断应用 被引量：9
18
作者 胥永刚 陆明 谢志聪 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2013年第1期27-31,共5页
针对Teager能量算子包络解调方法主要用于对单分量的调幅调频信号进行解调,而真实机械故障信号多为多分量的调幅调频信号的问题,提出了能量算子与固有时间尺度分解相结合的解调方法。首先,利用固有时间尺度分解法将原始振动信号分解为... 针对Teager能量算子包络解调方法主要用于对单分量的调幅调频信号进行解调,而真实机械故障信号多为多分量的调幅调频信号的问题,提出了能量算子与固有时间尺度分解相结合的解调方法。首先,利用固有时间尺度分解法将原始振动信号分解为若干个固有旋转分量和一个单调趋势项,并基于波形匹配算法实现原始数据的自适应端点延拓以解决分解过程中的端点效应;然后再选取合适的固有旋转分量,利用能量算子方法实现调制信号的包络解调;最后,将该方法应用于仿真信号和故障模拟信号。结果表明:该方法能有效地提取机械振动信号的故障特征。 展开更多
关键词 故障诊断 固有时间尺度分解 能量算子 自适应延拓
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基于固有时间尺度分解的滚动轴承故障诊断 被引量：19
19
作者 陈勇旗 赵一鸣 陈杨 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2015年第11期1677-1682,共6页
针对滚动轴承故障振动信号的非线性和非平稳特性的情况,提出了一种基于固有时间尺度分解和样本熵的新型故障特征提取方法,并与Tikhonov支持向量机相结合实现滚动轴承的故障诊断。该研究充分利用了固有时间尺度分解具有提取故障特征明显... 针对滚动轴承故障振动信号的非线性和非平稳特性的情况,提出了一种基于固有时间尺度分解和样本熵的新型故障特征提取方法,并与Tikhonov支持向量机相结合实现滚动轴承的故障诊断。该研究充分利用了固有时间尺度分解具有提取故障特征明显、计算简单等优点。首先采用固有时间尺度分解方法将振动信号分解为一序列固有旋转分量和一个基线分量之和,并计算每个固有旋转分量的瞬时幅值和瞬时频率。然后,提取上述瞬时数据的样本熵作为特征向量。最后将其作为Tikhonov支持向量机的输入,实现滚动轴承故障精确分类。经过实验验证,本文方法获取的不同类型故障样本特征差别较大,与小波能谱熵、时间小波能谱熵相比能够更精确和快速的识别轴承故障。 展开更多
关键词 固有时间尺度分解 故障诊断 样本熵 Tikhonov支持向量机
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基于ITD和LS-SVM的风力发电机组轴承故障诊断 被引量：32
20
作者 安学利 蒋东翔 +1 位作者 陈杰 刘超 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2011年第9期10-13,共4页
为了更好地识别出复杂条件下风力风电机组主轴承的运行状态,提出了基于固有时间尺度分解(ITD)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的风电机组轴承故障诊断方法。该方法首先将调心滚子轴承振动信号分解成若干个固有旋转分量和一个趋势分量之和... 为了更好地识别出复杂条件下风力风电机组主轴承的运行状态,提出了基于固有时间尺度分解(ITD)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的风电机组轴承故障诊断方法。该方法首先将调心滚子轴承振动信号分解成若干个固有旋转分量和一个趋势分量之和。然后,对前几个固有旋转分量的瞬时幅值进行频谱分析,找出频谱中外圈、内圈、滚动体故障特征频率处以及转动频率处的幅值,将其作为故障特征向量。最后,将故障特征向量输入LS-SVM来识别机组轴承的运行状态。实验结果表明,该方法可以快速、较准确地诊断出风力发电机组轴承故障。 展开更多
关键词 固有时间尺度分解 故障特征频率幅值 支持向量机 最小二乘支持向量机 风力发电机组 调心滚子轴承 故障诊断
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