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基于形态分量分析和EEMD样本熵的自动机故障诊断
基于形态分量分析和EEMD样本熵的自动机故障诊断
作者:
房立清
王斐
赵玉龙
齐子元
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
自动机
振动信号
形态分量分析
EEMD
样本熵
摘要:
针对自动机故障诊断过程中振动信号故障特征较难提取的问题,提出了结合形态分量分析(MCA)和总体经验模态分解(EEMD)的自动机故障特征提取方法.根据自动机振动信号组成成分的形态差异,利用形态分量分析方法构建不同的稀疏字典对各组成成分进行分离,消除噪声分量,提取出反映主要故障特征的冲击分量;对所提取的冲击分量进行EEMD分解并计算各IMF分量的样本熵值,以此作为故障特征向量输入基于离子群优化的支持向量机(PSO-SVM)进行识别.通过自动机典型故障诊断试验表明:形态分量分析方法可有效分离出自动机振动信号中的冲击成分;同时,所提出的特征提取方法能够有效地进行自动机故障诊断.
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文献信息
篇名
基于形态分量分析和EEMD样本熵的自动机故障诊断
来源期刊
火力与指挥控制
学科
工学
关键词
自动机
振动信号
形态分量分析
EEMD
样本熵
年,卷(期)
2020,(4)
所属期刊栏目
理论研究
研究方向
页码范围
65-70
页数
6页
分类号
TP277|TH165.3
字数
3368字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1002-0640.2020.04.012
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
房立清
陆军工程大学石家庄校区火炮工程系
9
18
2.0
4.0
2
齐子元
陆军工程大学石家庄校区火炮工程系
14
15
2.0
3.0
3
王斐
武警士官学校军械系
2
1
1.0
1.0
4
赵玉龙
陆军工程大学石家庄校区火炮工程系
3
1
1.0
1.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
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引证文献
(0)
同被引文献
(0)
二级引证文献
(0)
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研究主题发展历程
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振动信号
形态分量分析
EEMD
样本熵
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
火力与指挥控制
主办单位:
北方自动控制技术研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1002-0640
CN:
14-1138/TJ
开本:
大16开
出版地:
山西太原193号信箱
邮发代号:
22-134
创刊时间:
1976
语种:
chi
出版文献量(篇)
9188
总下载数(次)
26
总被引数(次)
34280
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