典型文献
基于多尺度时域平均分解和模糊熵的船用风机故障诊断方法
文献摘要：
船舶旋转机械往往在多振源的环境中运转,如何对其振动信号进行有效的特征提取和降噪处理是研究热点.时域同步平均方法对振动信号的噪声抑制有较好的效果,但是该方法需要的键相信号难以获取,特定频率以外的故障信息会丢失且倍频信号波形会互相混叠,以上问题限制了该方法的适用性.提出了一种多尺度时域平均分解法,有效地克服了传统时域平均法存在的问题,并结合模糊熵特征选择对船舶风机进行了故障诊断,准确率与计算速度均优于E MD、E E MD和V MD方法.仿真数据分析与故障模拟试验证明了该方法的有效性.
文献关键词：
多尺度时域平均分解;模糊熵;船舶旋转机械;故障诊断;特征提取;特征选择
中图分类号：
作者姓名：
蒋佳炜;胡以怀;方云虎;张陈;芮晓松;汪猛
作者机构：
上海海事大学商船学院,上海,201306
文献出处：
引用格式：
[1]蒋佳炜;胡以怀;方云虎;张陈;芮晓松;汪猛-.基于多尺度时域平均分解和模糊熵的船用风机故障诊断方法)[J].中国机械工程,2022(10):1178-1188
A类：
多尺度时域平均分解
B类：
模糊熵,船用,风机故障,故障诊断方法,船舶旋转机械,振源,振动信号,降噪处理,步平,噪声抑制,相信,定频,故障信息,倍频信号,信号波形,相混,分解法,平均法,熵特征,特征选择,计算速度,MD,仿真数据,故障模拟,模拟试验
AB值：
0.341811
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