【摘 要】
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机械振动信号呈现分形特征,多重分形方法既能描述信号整体的不规则性,同时还可精细地刻画信号局部的特性.为提取非线性信号特征,提出一种基于多重分形去趋势波动分析(MFDFA)与变量预测模型(VPMCD)相结合的滚动轴承故障诊断方法.首先采用多重分形去趋势波动分析方法得到振动信号的多重分形奇异谱,并提取能够反映信号动力学行为的特征参数组成特征向量;其次建立基于VPMCD方法的预测模型,估计测试样本的特征
【机 构】
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北京化工大学信息科学与技术学院,北京100029 北京化工大学机电工程学院,北京100029
【出 处】
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2016年全国设备监测诊断与维护学术会议、第十五届全国设备故障诊断学术会议、第十七届全国设备监测与诊断学术会议、2016
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机械振动信号呈现分形特征,多重分形方法既能描述信号整体的不规则性,同时还可精细地刻画信号局部的特性.为提取非线性信号特征,提出一种基于多重分形去趋势波动分析(MFDFA)与变量预测模型(VPMCD)相结合的滚动轴承故障诊断方法.首先采用多重分形去趋势波动分析方法得到振动信号的多重分形奇异谱,并提取能够反映信号动力学行为的特征参数组成特征向量;其次建立基于VPMCD方法的预测模型,估计测试样本的特征值;最后计算预测值与实际值的误差平方和,作为诊断结果的分类依据.实验分析表明,采用MFDFA与VPMCD相结合的方法能够很好地揭示滚动轴承振动信号的多重分形特征,可有效识别滚动轴承的典型故障.
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