典型文献
快速固有成分滤波特征融合的轴承故障诊断方法
文献摘要：
稀疏滤波故障特征增强方法依托故障信息固有的稀疏性可以有效实现轴承微弱故障诊断,但其存在两类弊端:经验地设置其输入、输出维度,引起特征提取效果的不确定性;需要利用先验知识从优化的权重矩阵中严格地筛选出特定成分,造成故障特征信息损失.针对上述问题,提出快速固有成分滤波特征融合方法.首先,引入复杂性测度设计自适应的稀疏滤波维度参数选取准则,并采用稀疏滤波优化目标指数遴选出一簇故障信息丰富的融合源;其次,建立故障特征融合源流形学习融合策略,包括改进流形学习方法融合遴选出的融合源,构造融合分量异常幅值检测策略和给出了最大化故障信息的融合分量加权表示.提出方法可解决稀疏滤波维度参数选择、特征筛选造成信息损失和固有流形幅值异常引起包络谱奇异等问题.仿真和试验结果验证所提出方法相较于现有流形学习和稀疏滤波等方法具有更强的轴承微弱故障特征提取能力.
文献关键词：
故障诊断;稀疏滤波;流形学习;特征融合;滚动轴承
中图分类号：
作者姓名：
江星星;彭德民;沈长青;刘颉;郭剑峰;朱忠奎
作者机构：
苏州大学轨道交通学院 苏州 215131;华中科技大学土木与水利工程学院 武汉 430074;中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所 北京 100081
文献出处：
引用格式：
[1]江星星;彭德民;沈长青;刘颉;郭剑峰;朱忠奎-.快速固有成分滤波特征融合的轴承故障诊断方法)[J].机械工程学报,2022(22):129-139
A类：
B类：
波特征,特征融合,轴承故障诊断,故障诊断方法,稀疏滤波,特征增强,增强方法,托故,故障信息,稀疏性,微弱故障,提取效果,先验知识,从优,权重矩阵,特征信息,信息损失,融合方法,复杂性测度,参数选取,滤波优化,优化目标,遴选出,一簇,流形学习,融合策略,方法融合,幅值检测,检测策略,参数选择,特征筛选,包络谱,奇异,故障特征提取,特征提取能力,滚动轴承
AB值：
0.332178
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
