| 基于多尺度特征融合的供输弹早期故障诊断 |
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| 引用本文： | 席茂松,许昕,潘宏侠,赵璐,刘燕军,高俊峰.基于多尺度特征融合的供输弹早期故障诊断[J].机械设计与研究,2020,36(4):216-219,224. |
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| 作者姓名： | 席茂松 许昕 潘宏侠 赵璐 刘燕军 高俊峰 |
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| 作者单位： | 中北大学 机械工程学院,太原030051;中北大学 机械工程学院,太原030051;中北大学 系统辨识与诊断技术研究所,太原030051;内蒙古北方重工集团研究院,内蒙古包头014033;内蒙古一机集团科研所,内蒙古包头014032 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;山西省研究生创新项目 |
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| 摘 要： | 对于供输弹系统早期故障信息易被湮没难以识别的问题,提出了基于多尺度特征融合的早期故障识别方法。首先通过变分模态分解(VMD)对振动信号进行分解得到不同时间尺度的分量信号,然后对各分量信号分别提取盒维数、信息熵特征,并进一步通过主分量分析(PCA)对上述两种特征进行融合,得到累计贡献率的前3个主分量组成的融合特征,最后通过概率神经网络PNN分别对上述三种特征进行分类比较,结果表明融合后的特征对供输弹系统3种工况有更高的正判率,对供输弹系统早期故障预兆更敏感,能对供输弹系统早期故障作出有效诊断。
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| 关 键 词： | 盒维数 信息熵 变分模态分解(VMD) 多尺度特征融合 |
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