针对局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)方法中两极值点连线在极值点处一阶微分不连续,引起分解精度降低问题,提出新非平稳信号分析方法 -基于分段多项式的局部特征尺度分解(Piecewise Polynomial based L...针对局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)方法中两极值点连线在极值点处一阶微分不连续,引起分解精度降低问题,提出新非平稳信号分析方法 -基于分段多项式的局部特征尺度分解(Piecewise Polynomial based Local Characteristic-scale Decomposition,PPLCD)。用分段多项式取代LCD中直线连接,且均值曲线插值点由相邻3个同类极值点构成的多项式计算产生。通过仿真信号将PPLCD与LCD对比,结果表明,PPLCD在提高分量正交性、精确性等具有一定优越性;由转子碰摩故障诊断表明该方法的有效性。展开更多
提出了一种基于部分集成局部特征尺度分解(Partly ensemble local characteristic-scale decomposition,PELCD)、拉普拉斯分值(Laplacian score,LS)特征选择和基于变量预测模型模式分类(Variable predictive model based class discrimi...提出了一种基于部分集成局部特征尺度分解(Partly ensemble local characteristic-scale decomposition,PELCD)、拉普拉斯分值(Laplacian score,LS)特征选择和基于变量预测模型模式分类(Variable predictive model based class discrimination,VPMCD)的滚动轴承故障诊断模型。PELCD是新提出的一种基于噪声辅助数据分析方法,克服了局部特征尺度分解的模态混淆问题,与传统的基于噪声辅助数据分析方法相比有一定的优越性,论文将其应用于滚动轴承振动信号的预处理。之后提取振动信号PELCD分量的时域和频域统计特征及振动信号的时频联合域特征;同时为了降低特征向量维数,提高诊断效率,采用LS优化特征向量。再将优化的特征向量输入到VPMCD分类器进行训练和测试。滚动轴承实验数据分析结果表明该模型能够有效地诊断故障程度和故障类型。展开更多
文摘针对局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)方法中两极值点连线在极值点处一阶微分不连续,引起分解精度降低问题,提出新非平稳信号分析方法 -基于分段多项式的局部特征尺度分解(Piecewise Polynomial based Local Characteristic-scale Decomposition,PPLCD)。用分段多项式取代LCD中直线连接,且均值曲线插值点由相邻3个同类极值点构成的多项式计算产生。通过仿真信号将PPLCD与LCD对比,结果表明,PPLCD在提高分量正交性、精确性等具有一定优越性;由转子碰摩故障诊断表明该方法的有效性。
文摘提出了一种基于部分集成局部特征尺度分解(Partly ensemble local characteristic-scale decomposition,PELCD)、拉普拉斯分值(Laplacian score,LS)特征选择和基于变量预测模型模式分类(Variable predictive model based class discrimination,VPMCD)的滚动轴承故障诊断模型。PELCD是新提出的一种基于噪声辅助数据分析方法,克服了局部特征尺度分解的模态混淆问题,与传统的基于噪声辅助数据分析方法相比有一定的优越性,论文将其应用于滚动轴承振动信号的预处理。之后提取振动信号PELCD分量的时域和频域统计特征及振动信号的时频联合域特征;同时为了降低特征向量维数,提高诊断效率,采用LS优化特征向量。再将优化的特征向量输入到VPMCD分类器进行训练和测试。滚动轴承实验数据分析结果表明该模型能够有效地诊断故障程度和故障类型。
