基于自适应形态提升小波与改进非负矩阵分解的发动机故障诊断方法

• 作者: 徐榕 李兵 贾春宁 郭清晨
• 来源期刊: 兵工学报
• 学科: 工学
• 关键词: 信息处理技术 自适应形态提升小波 改进非负矩阵分解 发动机 故障诊断
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 页码范围: 353-360
• 页数: 8页
• 分类号: TH17
• 字数: 6232字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1093.2013.03.015

摘要

信号处理与特征参数提取是实现发动机故障诊断的关键.针对传统小波和形态小波的缺陷,提出一种自适应形态梯度提升小波变换(AMGLW).该方法采用信号的局部梯度作为判断信号奇异性的度量指标,在信号突变处采用提出的形态梯度提升算子以保留信号的冲击特征,在信号缓变处采用平滑算子以抑制噪声.在此基础上,提出采用改进非负矩阵分解方法对分解后的信号进行特征提取,计算用于发动机故障分类的特征参数.利用实测的发动机在5种状态下的振动信号对提出的信号处理及特征提取方法进行了验证.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李兵	军械工程学院四系	70	414	12.0	16.0
2	郭清晨	军械工程学院四系	6	44	3.0	6.0
3	贾春宁		2	39	2.0	2.0
4	徐榕		1	23	1.0	1.0