应用S.L.Peng窄带分解与广义分形的自动机故障诊断

• 作者: 潘宏侠 潘龙 田园 陈玉青
• 来源期刊: 中国测试
• 关键词: 自动机 局部窄带分解 广义分形 特征提取 支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 测控技术
• 页码范围: 100-104
• 页数: 5页
• 字数: 3395字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11857/j.issn.1674-5124.2016.02.023

摘要

针对某型高射机枪自动机振动信号低信噪比、干扰多的特点,提出利用S.L.Peng的局部窄带分解理论对信号进行分解和重构,并用支持向量机对故障模式进行识别.通过对自动机故障机理分析,找到易发生故障的位置,并设置3种故障后进行振动信号采集.将信号通过基于局部窄带信号的分解和重构后通过广义维数计算获得各种工况的盒维数、信息维数、关联维数、广义分形维数谱均值,将其供给支持向量机进行故障分类.所得诊断结果准确率达93.75％,具有一定的参考及实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘宏侠	中北大学机械与动力工程学院	359	2630	23.0	34.0
5	田园	中北大学机械与动力工程学院	7	6	1.0	2.0
6	潘龙	中北大学机械与动力工程学院	15	11	3.0	3.0
7	陈玉青	中北大学机械与动力工程学院	5	9	2.0	2.0