文档名：基于非负矩阵分解的复合故障诊断方法
时频分析经常被用来刻画非平稳振动信号的局部信息,而经时频变换后的特征信号具有较高的矩阵维数,很难对高维特征矩阵直接进行分类或特征提取.为此,提出了基于时频分析与非负矩阵分解算法(NMF)相结合的复合故障诊断方法.首先,对振动信号采用短时傅里叶变换,获取局部特征信息;其次,利用NMF算法实现数据的降维,并根据特征信息重构信号;然后,在NMF算法中引入加权峰值因子(CCF),对重构后的信号进行选择;最后,将得到的分离信号进行包络谱分析,实现故障诊断.以轴承复合故障为研究对象进行验证,分析结果表明:所提出的方法可以有效提取出外圈与滚动体冲击性特征,实现了轴承的复合故障诊断.
作者：王梦阳王华庆董方任帮月
作者单位：北京化工大学机电工程学院,北京100029
母体文献：2018年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十六届全国设备故障诊断学术会议、第十八届全国设备监测与诊断学术会议、2018年全国设备诊断工程会议论文集
会议名称：2018年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十六届全国设备故障诊断学术会议、第十八届全国设备监测与诊断学术会议、2018年全国设备诊断工程会议
会议时间：2018年8月1日
会议地点：内蒙古包头
主办单位：中国机械工程学会,中国振动工程学会,中国设备管理协会
语种：chi
分类号：
关键词：轴承 复合故障诊断 振动信号 时频分析 非负矩阵分解算法
在线出版日期：2021年12月15日
基金项目：
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