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针对往复压缩机气阀故障振动信号在进行多重分形分析时易受时间序列非平稳趋势影响,无法准确揭示其多重分形特征的难题,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和多重分形去趋势分解(Multifractal Detrended Fluctuation Analysis,MF-DFA)的往复压缩机气阀故障特征提取方法。首先,利用VMD方法对往复压缩机气阀信号进行分解,根据互相关系数法选取模态分量进行信号重构,可有效消除噪声干扰;然后采取MF-DFA方法对重构后信号进行分析,以反映结构特征和局部振动信号尺度行为的特征向量参数Δα、α(fmax)、fmax、Δf和B为模式识别向量,极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)为故障分类器对往复压缩机气阀的4种状态进行分类识别。研究结果表明:该方法能够揭示往复压缩机气阀振动信号的多重分形特性,具有较强的辨识能力。 相似文献
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对具有分形特征的复杂非线性时间序列的预测,核心问题表现为初始条件敏感性对系统动力模型的影响,该敏感性又决定了最大预测可信时间,忽略最大预测可信时间而得到的仅包含有限离散振动幅值的预测,对具有周期震荡趋势信号的特征识别与寿命分析意义甚微。笔者从信息熵角度计算预测可信时间,在对振动时序局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)的基础上,建立基于KNN(K Nearest Neighbor)非参数改进预测算法,从能量角度选择LMD主分量和影响权值,对主分量做相空间重构并构造预测序列,以最大预测可信时间为重构间隔,对不同特征模态相空间重构以实现对模型的变参数寻优;采用上述预测算法对2D12往复式压缩机轴承振动序列计算并提取故障特征分量,对比分析表明,该算法能较准确预测序列演化趋势并为寿命预测提供有效支撑。 相似文献
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针对包络估计函数解调时出现的突变问题,提出奇异区间包络重构局部均值分解(Singular Interval Reconstruction Local Mean Decomposition, SIRLMD)方法。确定包络估计函数解调突变原因为包络线存在交叉,为此定义交叉局部区域为奇异区间,结合极值对称理论增广该区间插值点,应用三次埃尔米特插值进行局部重构,形成奇异区间包络重构算法。仿真信号和往复压缩机轴承故障诊断应用证明,该算法解决了包络线交叉问题,抑制了解调突变现象,分解结果故障特征更显著。 相似文献