【摘 要】
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针对故障信号的非平稳特征和单源信息进行故障识别易造成误判,提出了一种多维经验模式分解(MEMD)与全矢谱(FV)结合的故障特征提取方法一全矢多维经验模式分解(FV-MEMD).MEMD是一种基于多源信息等尺度分解的信号分析方法,该方法避免了采用传统EMD分解的分量在数量和频率成分出现的不匹配现象.首先使用MEMD算法对多源信息进行自适应分解得到各阶IMF分量,然后采用互信息法计算出多元信息和各自的
【机 构】
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郑州大学振动工程研究所,郑州450001
【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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针对故障信号的非平稳特征和单源信息进行故障识别易造成误判,提出了一种多维经验模式分解(MEMD)与全矢谱(FV)结合的故障特征提取方法一全矢多维经验模式分解(FV-MEMD).MEMD是一种基于多源信息等尺度分解的信号分析方法,该方法避免了采用传统EMD分解的分量在数量和频率成分出现的不匹配现象.首先使用MEMD算法对多源信息进行自适应分解得到各阶IMF分量,然后采用互信息法计算出多元信息和各自的IMF分量的相关系数,筛选出敏感的IMF分量并进行重构,最后应用全矢谱技术对重构信号进行特征频率提取.为了验证该方法的有效性,对仿真信号进行了处理.结果表明信号用MEMD处理后对应的IMF频率成分相同,满足了全矢谱融合条件,能够有效的提取出故障特征频率.
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