一种基于ILCD融合与多重分形去趋势波动分析的退化特征提取方法

论文摘要

液压泵性能退化过程中,振动信号非线性强,导致退化特征提取困难、表征能力有限,为此,提出一种基于改良型局部特征尺度分解（ILCD）融合与多重分形去趋势波动分析（MF-DFA）的退化特征提取方法。在对信号进行ILCD分解的基础上,通过构建敏感因子从各内禀尺度分量（ISCs）筛选出包含关键故障信息的敏感分量,并依据融合规则实现多通道振动信号的融合处理,以改善重构信号中的特征信息;在此基础上,利用带有加窗分割的MF-DFA方法对融合信号作进一步处理,选取多重分形谱敏感参数作为液压泵性能退化特征向量;利用液压泵实测振动信号,验证了该方法的有效性。

论文目录

• 1 基于ILCD的多通道信号融合方法
•   1.1 敏感分量的选取
•   1.2 基于ILCD的信号融合
• 2 基于MF-DFA的退化特征提取
• 3 实验数据验证
• 4 结 论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王浩天,段修生,单甘霖,孙健,王兴

关键词: 多通道信号融合,敏感因子,退化特征提取

来源: 振动与冲击 2019年06期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 工业通用技术及设备,机械工业

单位: 61716部队,陆军工程大学,石家庄铁道大学,中国洛阳电子装备试验中心

基金: 国家自然科学基金(51305454)

分类号: TH137.51

DOI: 10.13465/j.cnki.jvs.2019.06.035

页码: 233-238+256

总页数: 7

文件大小: 1502K

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