| 多重分形去趋势波动分析的振动信号故障诊断 |
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| 引用本文： | 李兆飞,柴毅,李华锋.多重分形去趋势波动分析的振动信号故障诊断[J].华中科技大学学报(自然科学版),2012,40(12):5-9,17. |
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| 作者姓名： | 李兆飞 柴毅 李华锋 |
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| 作者单位： | 重庆大学自动化学院,重庆,400044 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，重庆市科技攻关项目，中央高校基本科研业务费资助项目 |
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| 摘 要： | 针对基于配分函数的多重分形分析不利于局部标度特性突显的问题,把多重分形去趋势波动分析(MF-DFA)方法引入到振动诊断领域,提出对振动信号进行多重分形谱参数(|B|,α0,Δα和Δf)故障特征分析,并将α0用于故障诊断.首先分析了振动信号的多重分形特性;然后提取振动信号的4种多重分形谱参数特征,并进行了比较;最后用支持向量机算法实现振动故障诊断.研究表明:去除趋势后,振动信号的波动呈现显著多重分形特征,正常状态振动信号的α0明显大于故障状态,而振动信号的|B|,Δα和Δf特征变化规律则不明显;α0作为故障特征量,能有效地区分正常状态与故障状态,有效实现了振动故障诊断.
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| 关 键 词： | 振动信号 滚动轴承 故障诊断 多重分形 去趋势波动分析 |
Diagnosing faults in vibration signals by multifractal detrended fluctuation analysis |
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| Li Zhaofei Chai Yi Li Huafeng.Diagnosing faults in vibration signals by multifractal detrended fluctuation analysis[J].JOURNAL OF HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY.NATURE SCIENCE,2012,40(12):5-9,17. |
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| Authors: | Li Zhaofei Chai Yi Li Huafeng |
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| Institution: | Li Zhaofei Chai Yi Li Huafeng(College of Automation,Chongqing University,Chongqing 400044,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | vibration signal rolling bearing fault diagnosis multi-fractal detrended fluctuation analysis |
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