[发明专利]一种机械设备故障信号特征提取方法在审
| 申请号： | 201810268645.1 | 申请日： | 2018-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN108830129A | 公开（公告）日： | 2018-11-16 |
| 发明（设计）人： | 楼佩煌;郭大宏;钱晓明;屠嘉晨;张炯 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学;天奇自动化工程股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G01M13/00 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 施昊 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种机械设备故障信号特征提取方法，步骤为：利用传感器采集机械设备的各零部件的状态信号；对采集的状态信号进行经验小波变换，得到信号分解的模态分量；计算各模态分量与原始信号之间的相关系数，选取与原始信号相关度最高的若干模态分量作为最优模态分量；对最优模态分量构造Hankel矩阵，再进行奇异值分解，得到各最优模态分量的特征值；对各最优模态分量的特征值进行降维，将降维后的特征值组合成故障特征向量。本发明能够有效去除原始信号中包含的噪声，同时又能够保留信号中有用的特征，为机械设备的故障诊断提供了必要依据。 | ||
| 搜索关键词： | 模态分量 原始信号 机械设备故障 信号特征提取 机械设备 状态信号 降维 故障特征向量 矩阵 传感器采集 奇异值分解 保留信号 故障诊断 小波变换 信号分解 相关度 去除 噪声 零部件 采集 | ||
【主权项】：
1.一种机械设备故障信号特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)利用传感器采集机械设备的各零部件的状态信号；(2)对采集的状态信号进行经验小波变换，得到若干信号分解的模态分量；(3)计算各模态分量与原始信号之间的相关系数，选取与原始信号相关度最高的若干模态分量作为最优模态分量；(4)对最优模态分量构造Hankel矩阵，再进行奇异值分解，得到各最优模态分量的特征值；(5)对各最优模态分量的特征值进行降维，将降维后的特征值组合成故障特征向量。
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