基于GP-SSD的旋转机械复合故障特征提取方法

• 作者: 卿宏军 程军圣 舒文婷 黄祝庆
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: GP算法 奇异谱分解 旋转机械 复合故障诊断 特征提取
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 17-24
• 页数: 8页
• 分类号: TP113|TN911
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.2018.05.003

摘要

针对旋转机械复合故障振动信号中的非线性、非平稳特征,提出了一种基于GP奇异谱分解(GP-SSD)的故障特征提取方法.奇异谱分解(SSD)是一种新的针对非线性非平稳信号的自适应信号处理方法,但其具有主观选取嵌入维数的缺点.GP-SSD方法基于GP算法能根据嵌入维数与关联维数的关系自适应选取嵌入维数的优势,可以自适应的分解出若干具有物理意义的奇异谱分量(SSC),从而克服了SSD主观选取嵌入维数的缺点.仿真信号的分析结果验证了GP-SSD方法的优越性,在此基础上将GP-SSD应用于旋转机械复合故障诊断中,实验数据的分析结果表明该方法能有效提取旋转机械复合故障的特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程军圣		210	5603	44.0	69.0
2	卿宏军		12	33	3.0	5.0
3	舒文婷		1	0	0.0	0.0
4	黄祝庆		1	0	0.0	0.0