基于时频图像特征约简的柴油机故障特征提取新方法

• 作者: 岳应娟 牟伟杰 王旭 蔡艳平
• 来源期刊: 汽车工程
• 关键词: 柴油机 振动谱图像 特征提取 稀疏非负矩阵分解 三次卷积插值法
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 页码范围: 114-120,126
• 页数: 8页
• 字数: 4600字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2018.01.017

摘要

针对柴油机振动响应信号时频表示特征提取困难的问题,提出了一种直接对柴油机振动谱图像进行特征约简的时频特征提取新方法.通过现有的时频分析方法生成柴油机振动谱图像,采用三次卷积插值法对图像矩阵的维度进行压缩,并将矩阵分块计算的方法与稀疏非负矩阵分解算法(sparse non-negative matrix factorization, SNMF)相结合,用来直接对压缩后的振动谱图像进行特征约简以获取蕴含在其内的低维特征.将提出的方法应用于4种不同状态的柴油机气门故障特征提取试验中,结果证明该方法可准确、快速提取柴油机气门故障特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	岳应娟	火箭军工程大学理学院	16	41	4.0	5.0
2	王旭	火箭军工程大学理学院	18	39	3.0	4.0
3	蔡艳平	火箭军工程大学五系	27	57	4.0	6.0
4	牟伟杰	火箭军工程大学五系	6	14	2.0	3.0