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题名基于MP稀疏分解与空间点群的机械故障模式表征方法
被引量：3
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作者
程卫东
尹尧心
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机构
北京交通大学机械电子与控制工程学院
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出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期98-105,共8页
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基金
国家自然科学基金(51275030)
国家重点研发计划(2016YFB1200601-B24)。
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文摘
机械系统产生的振动信号是由多激励力源产生的振动响应的混合,为了实现某一机械故障源和其他振动源的分离,需要对机械故障模式特征进行表征.针对振动信号时域表征难以区分机械故障模式特征的问题,将空间点群引入到故障诊断领域,提出一种具有明显物理特征的基于MP稀疏分解与空间点群的机械故障模式表征方法.以滚动轴承内、外圈故障实测振动信号为实验对象,首先对滚动轴承故障信号进行分段切片化处理.然后对每段切片信号进行MP稀疏分解,将之分解为少数五维原子的线性组合,通过残差信号能量确定分解原子个数.最后从定性和定量两方面对原子的两个维度进行选择,形成二维空间点群,对机械故障模式进行表征.通过与时域信号表征进行对比试验,结果表明该表征方法能够更准确地表征机械故障模式.
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关键词
故障诊断
分源监测
机械故障模式表征
稀疏分解
空间点群
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Keywords
fault diagnosis
sub-source monitoring
mechanical fault pattern characterization
sparse decomposition
spatial point group
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分类号
TH165.3
[机械工程—机械制造及自动化]
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