典型文献
基于不完全Cholesky分解相关熵双谱的轴承故障诊断
文献摘要：
针对传统双谱难以有效处理强噪声干扰以及相关熵运算量大的问题,提出了一种基于不完全Cholesky分解相关熵和双谱分析的轴承故障诊断方法.该方法在不求出核矩阵的情况下,首先利用不完全Cholesky分解算法和核函数,计算核矩阵的低秩分解下三角矩阵;其次,利用Gini指数选取下三角矩阵的主分量,利用下三角矩阵的主分量计算核矩阵的低秩近似矩阵,进而计算信号的相关熵;最后,计算振动信号相关熵的双谱,根据相关熵的双谱特征识别轴承故障.通过不完全Cholesky分解算法和Gini指数计算信号的相关熵,不仅压缩了数据量,突出了轴承故障瞬态冲击特征,有效抑制了噪声的影响,而且提高了计算效率,减少了计算机内存占用量.通过仿真和试验轴承故障振动信号分析结果表明:强背景噪声会造成传统双谱故障诊断方法失效,而基于相关熵和双谱分析的轴承故障诊断方法,能在强噪声干扰背景中提取轴承故障瞬态冲击特征,准确识别轴承故障,其性能优于传统双谱和小波变换域双谱,为一种轴承故障诊断的有效方法.
文献关键词：
故障诊断;不完全Cholesky分解;Gini指数;相关熵;双谱;轴承
中图分类号：
作者姓名：
李辉;郝如江
作者机构：
天津职业技术师范大学 机械工程学院,天津 300222;石家庄铁道大学机械工程学院,石家庄 050043
文献出处：
引用格式：
[1]李辉;郝如江-.基于不完全Cholesky分解相关熵双谱的轴承故障诊断)[J].振动与冲击,2022(11):123-132
A类：
B类：
Cholesky,相关熵,轴承故障诊断,强噪声,噪声干扰,运算量,故障诊断方法,不求,核矩阵,用不完,核函数,低秩分解,解下,下三角矩阵,Gini,取下,低秩近似,双谱特征,特征识别,指数计算,数据量,瞬态冲击,计算效率,计算机内存,内存占用,占用量,故障振动,振动信号分析,背景噪声,准确识别,小波变换,变换域
AB值：
0.261004
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