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| 基于振动时频图像全局和局部特征融合的柴油机故障诊断 | |
| 引用本文： | 牟伟杰,石林锁,蔡艳平,郑勇,刘浩.基于振动时频图像全局和局部特征融合的柴油机故障诊断[J].振动与冲击,2018(10). |
| 作者姓名： | 牟伟杰 石林锁 蔡艳平 郑勇 刘浩 |
| 作者单位： | 火箭军工程大学五系;陆军特种作战学院机电工程系 |
| 摘 要： | 提出了一种基于振动时频图像全局和局部特征融合的柴油机故障诊断方法。采用平滑伪维格纳分布(SPWVD)方法生成柴油机振动时频图像,分别用核主元分析(KPCA)和局部非负矩阵分解(LNMF)方法提取时频图像的全局和局部特征进行融合,并用独立分量(ICA)分析方法对融合后的特征进行降维,对降维后的融合特征进行分类完成对柴油机的故障诊断。试验结果表明,基于振动时频图像全局和局部特征融合的柴油机故障诊断方法,能够准确诊断柴油机的气门故障。 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |