【摘 要】
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为了解决微弱信号引起的特征信息提取困难的问题,提出一种基于奇异谱分解的形态包络排列熵(Morphological envelope permutation entropy,MEPE)特征提取方法,并将其应用于轴
【机 构】
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东南大学机械工程学院,南京211189
【出 处】
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第十二届全国振动理论及应用学术会议
论文部分内容阅读
为了解决微弱信号引起的特征信息提取困难的问题,提出一种基于奇异谱分解的形态包络排列熵(Morphological envelope permutation entropy,MEPE)特征提取方法,并将其应用于轴承微弱故障的智能识别及早期诊断.首先构建一个轨迹矩阵与自适应选择嵌入维数长度,并融合互信息判据确定奇异谱分解(Singular spectrum decomposition,SSD)获得的模态分量数;随后选取皮尔逊相关系数最大的模态分量作为主敏感分量,接着对主敏感分量进行开闭平均-hat变换处理,计算处理结果的瞬时包络信号并将其作为排列熵的输入,得到不同振动信号相对应的形态包络排列熵;最后采用极限学习机(Extreme learning machine,ELM)实现不同状态下轴承故障类型的自动辨识.通过应用实例分析结果表明,与排列熵、小波排列熵、经验模式分解-排列熵等方法相比,奇异谱分解-形态包络排列熵具有更好的特征区分度和识别精度,可以作为一种有效的轴承故障特征提取方法.
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