【摘 要】
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针对轴承的工况复杂,其振动信号呈现非线性、非平稳特性。传统算法不能充分挖掘出非线性、非平稳信号内部本质信息,提出了基于局部切空间排列算法(LTSA)与核熵成份分析(KECA)相结合
【机 构】
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内蒙古工业大学电力学院,内蒙古北方龙源风力发电有限责任公司,中国移动通信集团内蒙古有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61364009,21466026);内蒙古自治区自然科学基金项目(2015MS0615)
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针对轴承的工况复杂,其振动信号呈现非线性、非平稳特性。传统算法不能充分挖掘出非线性、非平稳信号内部本质信息,提出了基于局部切空间排列算法(LTSA)与核熵成份分析(KECA)相结合的故障诊断方法。该方法首先将滚动轴承振动信号一维时间序列重构到高维相空间,并估计数据的本征维数;然后利用局部切空间排列算法对数据集进行维数约简,得到初始的低维流形结构特征向量空间的第一行特征,对其进行快速傅里叶变换(FFT),从其频谱中分别提取滚动轴承内环、外环的故障特征频率及它们分别对应的倍频和频谱能量等7个变量作为故障特征向
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