[发明专利]基于变分模态分解和相空间平行因子分析的滚动轴承微弱故障特征提取方法有效
| 申请号： | 201910504140.5 | 申请日： | 2019-06-12 |
| 公开（公告）号： | CN110514444B | 公开（公告）日： | 2021-04-06 |
| 发明（设计）人： | 贾民平;杨诚;许飞云;胡建中;黄鹏;佘道明;赵孝礼 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 徐尔东 |
| 地址： | 210096 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于变分模态分解和相空间平行因子分析的滚动轴承微弱故障特征提取方法，包括以下步骤：利用振动传感器采集滚动轴承振动信号，得到微弱故障信号x(t)；设置惩罚因子α、分解层数K，对振动信号进行变分模态分解，得到相应本征模态函数分量；依据峭度准则，选取峭度最大的本征模态函数分量作为最优分量；对最优分量进行相空间平行因子分析，在高维相空间中得到至少一个独立分量；从第四步中得到的至少一个独立分量中选取峭度最大的独立分量进行包络谱分析，并得到故障特征频率；本发明有效提取故障特征频率，实现滚动轴承故障类型的准确识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 变分模态 分解 相空间 平行 因子分析 滚动轴承 微弱 故障 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于变分模态分解和相空间平行因子分析的滚动轴承微弱故障特征提取方法，其特征在于：包括以下步骤：/n第一步：利用振动传感器采集滚动轴承振动信号，得到微弱故障信号x(t)；/n第二步：设置惩罚因子α、分解层数K，对振动信号进行变分模态分解，得到相应本征模态函数分量；/n第三步：依据峭度准则，选取峭度最大的本征模态函数分量作为最优分量；/n第四步：对最优分量进行相空间平行因子分析，在高维相空间中得到至少一个独立分量；/n第五步：从第四步中得到的至少一个独立分量中选取峭度最大的独立分量进行包络谱分析，并得到故障特征频率。/n
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