基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对滚动轴承复合故障特征相近、不易区分的问题,提出了一种基于局域均值分解和多尺度熵能量的滚动轴承复合故障特征提取方法.首先,将信号进行LMD处理,得到一系列PF分量;然后,通过相关系数选择合适的PF分量计算能量并获得新的时间序列;最后,计算新时间序列的多尺度熵,与能量结合构建MSEE进行故障特征提取.机械故障模拟试验台的结果表明:该方法不仅降低了噪声干扰,而且提升了特征提取的精度,可以定量表征滚动轴承复合故障信号的特征,在滚动轴承复合故障信号中有良好的特征提取效果,与单独使用MSE和能量的特征提取方法相比,故障诊断率分别提升了8.33%和11.29%.
推荐文章
基于LMD能量熵的滚动轴承故障特征提取
滚动轴承
局部均值分解
能量熵
特征提取
基于图像处理的滚动轴承故障特征提取研究
图像处理
滚动轴承
SDP
特征提取
基于小波包分析的滚动轴承故障特征提取
小波包分析
故障诊断
滚动轴承
基于随机共振和VMD分解的风电机组滚动轴承故障特征提取
风电机组
滚动轴承
随机共振
变分模态分解
故障诊断
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于LMD和MSEE的滚动轴承复合故障特征提取方法
来源期刊 轴承 学科 工学
关键词 滚动轴承 振动信号 复合故障 局域均值分解 多尺度熵能量
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目 测量与仪器
研究方向 页码范围 63-69
页数 7页 分类号 TH133.33|TH165
字数 4079字 语种 中文
DOI 10.19533/j.issn1000-3762.2019.03.013
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (131)
共引文献  (124)
参考文献  (14)
节点文献
引证文献  (1)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1978(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1991(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1994(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1999(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2000(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2001(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2002(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2003(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2004(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2005(12)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(11)
2006(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2007(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2008(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2009(10)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(9)
2010(12)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(12)
2011(12)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(11)
2012(10)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(9)
2013(17)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(16)
2014(7)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(5)
2015(11)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(9)
2016(4)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(0)
2017(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2019(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2019(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
滚动轴承
振动信号
复合故障
局域均值分解
多尺度熵能量
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
轴承
月刊
1000-3762
41-1148/TH
大16开
河南省洛阳市吉林路
36-17
1958
chi
出版文献量(篇)
4658
总下载数(次)
6
论文1v1指导