文档名：旋转机械振动信号敏感分量自适应提取方法
自适应信号分解方法将一个复杂信号分解成若干简单信号分量,但是其中只有部分是蕴含着特征信息的敏感信号分量,能够反映出监测目标的运行状态,其余无关(虚假)分量提高了特征信号选择的难度,可能导致诊断时的误判或漏判.针对这一问题,提出基于综合特征的敏感信号分量自适应提取方法.该方法利用多个统计指标分析信号的时频域特征差异,根据距离分类和集成学习的原理,将自适应信号分解得到的多个信号分量分为两类——敏感分量和虚假分量.利用旋转机械振动信号对所提方法进行了验证和分析,结果表明所提方法可以准确提取出振动信号中的敏感分量,避免单指标选择的不稳定性,并消除虚假分量对准确故障诊断的影响.
作者：郭伟 黄灵坚
作者单位：电子科技大学机械与电子工程学院,成都611731;电子科技大学广东电子信息工程研究院,广东东莞523808电子科技大学机械与电子工程学院,成都611731
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：旋转机械 故障诊断 振动信号 敏感分量 自适应提取
在线出版日期：2021年12月15日
基金项目：
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