论文摘要
分形维是一种可以量化表征事物非线性特性的参数。本文首先介绍了单分形维数和多重分形维数。然后对采集到的高速轴承正常状态、内环及外环故障时振动信号作小波去噪处理;最后,利用编写的盒维数、关联维数及多重分形去趋势波动法算法,对去噪后的信号进行单一分形与多重分形轴承故障识别分析。结果表明:振动信号具有强多重分形特征,采用多重分形去趋势波动算法能良好识别轴承故障;对比分析可知,单一分形维在描绘非线性特征方面有局限性,多重分形在刻画动力学非线性特征方面具有一定的优点。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 俞凯君,许子非,李春
关键词: 分形维,多重分形,去趋势波动分析,指数,轴承故障识别
来源: 软件 2019年10期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学,工程科技Ⅱ辑
专业: 物理学,机械工业
单位: 上海理工大学能源与动力工程学院
基金: 国家自然科学基金项目(批准号:51676131,51176129)
分类号: TH133.3;O415.5
页码: 11-15
总页数: 5
文件大小: 1605K
下载量: 68
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