旋转机械故障多特征匹配(分类)方法

• 作者: 焦卫东 严天宇 李刚 蒋永华 丁祥满 闫莹莹
• 来源期刊: 浙江师范大学学报（自然科学版）
• 关键词: 非平稳数据分析 参数化特征提取 同步压缩小波变换 图像匹配 故障诊断
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机
• 页码范围: 164-170
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.16218/j.issn.1001-5051.2021.02.007

摘要

从时-频谱中高效提取出具有代表性的参数化特征,对于构建自动故障分类系统来说十分重要.但是,由于时间和频率分辨率的相互制约,加之交叉项干扰、外来噪声的影响,要实现参数化时-频特征的快速有效提取相当困难.为此,提出一种基于同步压缩小波变换时-频特征图像匹配的故障诊断新方法.首先,对多故障模式的测试样本进行适当的预处理,如去野值、去基频等;随后,利用同步压缩小波变换进行精细的时-频分析,得到具有更高时-频分辨率的时-频谱;最后,时-频谱图经过特征区间增强与图像融合预处理后生成时-频特征图像模板,利用图像匹配技术对待诊断的故障模式进行分类识别.结果表明:该方法可以快速识别复杂的故障模式,进而构建新颖高效的自动故障分类系统.