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基于ISGMD-CMAE的滚动轴承复合故障特征提取方法
1
作者
李颖
于家奇
+2 位作者
吴仕虎
巴鹏
马小英
《沈阳理工大学学报》
2025年第3期81-89,共9页
滚动轴承复合故障信号具有非线性和不确定性的特点,且信号中含有噪声,直接提取故障特征存在困难,为此提出一种基于改进辛几何模态分解(ISGMD)和复合多尺度注意熵(CMAE)的滚动轴承复合故障特征提取方法(ISGMD-CMAE)。针对辛几何模态分解(...
滚动轴承复合故障信号具有非线性和不确定性的特点,且信号中含有噪声,直接提取故障特征存在困难,为此提出一种基于改进辛几何模态分解(ISGMD)和复合多尺度注意熵(CMAE)的滚动轴承复合故障特征提取方法(ISGMD-CMAE)。针对辛几何模态分解(SGMD)方法中分解信号分量过多,导致信号特征过于分散,无法进行有效提取的问题,采用聚类算法对信号分量进行处理,依据相关系数和峭度构成的综合评价指标筛选分量重构信号,以突出故障特征;针对多尺度注意熵(MAE)方法在提取时序信号过程中会造成信息损失的问题,采用熵值稳定性较好的CMAE方法准确全面地提取故障信号。实验结果表明,本文提出的ISGMD-CMAE方法能够精准地对滚动轴承复合故障特征进行提取,为滚动轴承故障诊断提供了一种新思路。
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关键词
滚动轴承
故障特征
辛几何模态分解
多尺度注意熵
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职称材料
题名
基于ISGMD-CMAE的滚动轴承复合故障特征提取方法
1
作者
李颖
于家奇
吴仕虎
巴鹏
马小英
机构
沈阳理工大学机械工程
学院
天门职业学院职业技术教育中心
出处
《沈阳理工大学学报》
2025年第3期81-89,共9页
基金
国家自然科学基金项目(51934002)
辽宁省教育厅青年科技人才“育苗”项目(LJKZ0259)
辽宁省属本科高校基本科研业务费专项资金资助项目(LJ212410144039)。
文摘
滚动轴承复合故障信号具有非线性和不确定性的特点,且信号中含有噪声,直接提取故障特征存在困难,为此提出一种基于改进辛几何模态分解(ISGMD)和复合多尺度注意熵(CMAE)的滚动轴承复合故障特征提取方法(ISGMD-CMAE)。针对辛几何模态分解(SGMD)方法中分解信号分量过多,导致信号特征过于分散,无法进行有效提取的问题,采用聚类算法对信号分量进行处理,依据相关系数和峭度构成的综合评价指标筛选分量重构信号,以突出故障特征;针对多尺度注意熵(MAE)方法在提取时序信号过程中会造成信息损失的问题,采用熵值稳定性较好的CMAE方法准确全面地提取故障信号。实验结果表明,本文提出的ISGMD-CMAE方法能够精准地对滚动轴承复合故障特征进行提取,为滚动轴承故障诊断提供了一种新思路。
关键词
滚动轴承
故障特征
辛几何模态分解
多尺度注意熵
Keywords
rolling bearing
fault characteristics
symplectic geometric mode decomposition
multiscale attention entropy
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
TP2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于ISGMD-CMAE的滚动轴承复合故障特征提取方法
李颖
于家奇
吴仕虎
巴鹏
马小英
《沈阳理工大学学报》
2025
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