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基于滑動(dòng)峭度相關(guān)性準則的局部特征尺度分解分量篩選方法
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

海軍航空工程學(xué)院,海軍航空工程學(xué)院 飛行器檢測與應用研究所,海軍航空工程學(xué)院,海軍航空工程學(xué)院

作者簡(jiǎn)介:

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

TN911.23;TP206.3

基金項目:

國家部委預研基金資助(9140A27020214JB1446)


A method for determining effective components of local characteristic-scale decomposition based on sliding kurtosis correlation coefficients
Author:
Affiliation:

Department of Aircraft Engineering,Naval Aeronautical and Astronautical University,YanTai Shandong,Institute of Aircraft Detection and Application,Naval Aeronautical and Astronautical University,Yantai Shandong,Department of Aircraft Engineering,Naval Aeronautical and Astronautical University,YanTai Shandong,Department of Aircraft Engineering,Naval Aeronautical and Astronautical University,YanTai Shandong

Fund Project:

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    摘要:

    軸承故障振動(dòng)信號具有非平穩、非線(xiàn)性特征,且可視為多個(gè)調幅-調頻分量的疊加,單分量的包絡(luò )蘊含了軸承的故障特征。局部特征尺度分解可將振動(dòng)信號準確分解為多個(gè)內稟尺度分量之和,某些分量能清晰反映軸承的運行狀態(tài),根據包絡(luò )譜可進(jìn)行故障診斷。為了準確篩選有用分量,提出了基于滑動(dòng)峭度相關(guān)性準則的分量篩選方法。首先,對信號進(jìn)行局部特征尺度分解,得到若干個(gè)內稟尺度分量;然后,對分量和原始信號分別計算滑動(dòng)峭度,生成時(shí)間序列;最后,依據分量滑動(dòng)峭度序列與原始信號滑動(dòng)峭度序列的互相關(guān)系數篩選有用分量。通過(guò)軸承內圈故障數據分析發(fā)現:有用分量與非有用分量之間的滑動(dòng)峭度互相關(guān)系數比互相關(guān)系數差異明顯,區分度更大,有益于分量的分類(lèi)、篩選。

    Abstract:

    In order to process the roller bearing fault vibration signals, aiming at determining the effective components of local characteristic-scale decomposition(LCD), a new method based on sliding kurtosis correlation coefficients was proposed. Firstly, the vibration signal was decomposed into some intrinsic mode components (ISC) by LCD. Secondly, the sliding kurtosis of every ISC and the original signal were calculated. At last, the effective components were selected by the sliding kurtosis correlation coefficients. The analysis of the bearing fault data shows that the method can realize the determining effective components of LCD effectively.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

崔偉成,許愛(ài)強,李偉,孟凡磊.基于滑動(dòng)峭度相關(guān)性準則的局部特征尺度分解分量篩選方法計算機測量與控制[J].,2016,24(10).

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歷史
  • 收稿日期:2016-05-05
  • 最后修改日期:2016-05-25
  • 錄用日期:2016-05-26
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2016-11-09
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