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摘要:
轴承故障诊断的关键步骤是信号处理与特征参数提取.提出采用自适应多尺度形态梯度算法对轴承振动信号进行处理,综合利用小尺度下能保留信号细节和大尺度下抑制噪声的优点,可有效地提取振动信号中反映轴承状态的冲击分量;在此基础上提出采用非负矩阵分解技术对信号进行压缩,计算用于轴承故障诊断的特征参量.采用轴承在七种状态下的振动信号对所提出的信号处理和特征参数提取方法进行验证,结果表明:与传统的信号处理与特征参量提取方法相比,本文提出的方法具有更高的轴承故障分类精度,为准确判断轴承工作状态提供了一种行之有效的新方法.
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文献信息
篇名 基于自适应多尺度形态梯度与非负矩阵分解的轴承故障诊断
来源期刊 振动与冲击 学科 工学
关键词 自适应多尺度形态梯度 非负矩阵分解 轴承 特征提取 故障诊断
年,卷(期) 2013,(19) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 106-110
页数 5页 分类号 TH165.3
字数 4070字 语种 中文
DOI
五维指标
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 刘东升 军械工程学院四系 51 272 9.0 13.0
3 杨博文 武汉军械士官学校弹药导弹系 5 17 2.0 4.0
4 李元 军械工程学院四系 5 4 2.0 2.0
5 张帅 武汉军械士官学校弹药导弹系 4 6 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
自适应多尺度形态梯度
非负矩阵分解
轴承
特征提取
故障诊断
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
振动与冲击
半月刊
1000-3835
31-1316/TU
大16开
上海市华山路1954号上海交通大学
4-349
1982
chi
出版文献量(篇)
12841
总下载数(次)
12
总被引数(次)
124504
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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