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倒双谱的分形维数在故障诊断中的应用
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国家自然科学基金资助项目(50975098);福建省教育厅A类课题项目(JA13348)


Application of Bicepstrums Fractal Dimension in Fault Diagnosis
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    摘要:

    高阶谱能有效去除高斯噪声,倒谱分析受信号传递路径的影响较小,分形维数能反映机械设备的运行状态以及信号的不规则性和不平稳性。为了有效进行机械故障诊断,将双谱、倒谱以及分形理论相结合,通过计算机械振动信号倒双谱的分形维数,对溢流阀的故障进行检测。实验结果表明,倒双谱的分形维数能很好地分辨出故障信息,说明双谱、倒谱以及分形理论相结合能有效表征机械振动特征,从而能有效地进行故障识别。

    Abstract:

    High order spectrum can effectively remove the Gauss noise, cepstrum analysis is less affected by the signal transmission path, and fractal dimension can reflect the running status of machinery equipment and the irregularity and instability of signals. In order to effectively carry out the machinery fault diagnosis, through the combination of double spectrum, cepstrum and the fractal theory, the fractal dimensions of bicepstrum of mechanical vibration signals were calculated to detect the overflow valves faults. The experimental results show that the fractal dimension of bicepstrum can well distinguish the fault information, which indicates that the combination of bispectrum,cepstrum and fractal theory can effectively characterize the mechanical vibration , thereby machinery faults can be effectively identified.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

吴文兵,叶福兰,陈章斌.倒双谱的分形维数在故障诊断中的应用[J].机床与液压,2015,43(19):210-213.
. Application of Bicepstrums Fractal Dimension in Fault Diagnosis[J]. Machine Tool & Hydraulics,2015,43(19):210-213

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  • 在线发布日期: 2016-01-08
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