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| 基于Morlet小波-SVD和VPMCD的故障诊断方法研究 | |
| 作者单位： | ;1.昆明理工大学信息工程与自动化学院;2.云南省矿物管道输送工程技术研究中心 |
| 摘 要： | 如何在含有噪声的振动信号中提取特征参数,是轴承故障诊断的关键问题,为此提出一种基于Morlet小波-奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)和变量预测模型模式识别(Variable Predictive Model Based Class Discriminate,VPMCD)的故障诊断方法。首先对时域采样信号进行Morlet小波变换预处理,将所得时频系数矩阵进行SVD分析,根据奇异值曲率谱特征滤除噪声,以提取相应尺度下的微弱故障信息;然后自适应选取最佳尺度附近的分量信号,并将Shannon能量熵作为特征参数,以此构建特征向量,用于建立基于VPMCD的故障识别模型。实验采用5折交叉验证法及Jackknife检验法对所提方法进行检验,结果证明了所提方法的有效性。 |
| 关 键 词： | 奇异值分解 变量预测模型 小波变换 能量熵 故障诊断 |
STUDY ON FAULT DIAGNOSIS METHOD BASED ON MORLET WAVELET-SVD AND VPMCD |
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