[发明专利]基于EMD和近似熵的滚动轴承声发射信号特征提取方法在审
| 申请号： | 201811246805.9 | 申请日： | 2018-10-25 |
| 公开（公告）号： | CN109000926A | 公开（公告）日： | 2018-12-14 |
| 发明（设计）人： | 金榕舜;王强;范昕炜 | 申请（专利权）人： | 中国计量大学 |
| 主分类号： | G01M13/04 | 分类号： | G01M13/04;G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 310018 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于EMD和近似熵的滚动轴承声发射信号特征提取方法，步骤如下：首先采用经验模态分解(Empirical Mode decomposition，EMD)方法将滚动轴承故障声发射信号分解为有限个本征模态函数(Intrinsic Mode Function，IMF)的线性组合；然后采用相关系数法选取能够反映故障特征的IMF分量，找出能量最大的IMF分量；最后进行近似熵(Aproximate entropy,ApEn)计算。本发明能够很好地提取滚动轴承声发射信号特征，判断轴承是否存在故障。 | ||
| 搜索关键词： | 滚动轴承 声发射信号特征 近似熵 本征模态函数 滚动轴承故障 经验模态分解 声发射信号 故障特征 线性组合 系数法 轴承 分解 | ||
【主权项】：
1.基于EMD和近似熵的滚动轴承声发射信号特征提取方法，其特征是依次采用如下步骤：(1)对滚动轴承故障的声发射信号进行经验模态分解，得到n个IMF分量和一个残余分量；(2)计算每个IMF分量与原始信号的相关系数，选取相关系数较大的分量，剔除其余分量；(3)选取的IMF分量中能量最大的分量；(4)对选取的分量进行近似熵计算。
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