【摘 要】
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提出了一种基于时频域信号的多重分形故障诊断方法,给出了时频域多重分形的具体方法以及其数值算法;根据多重分形的定义及分形几何学相关原理,通过数学方法及信号处理的相关理论,对该算法中网格划分种数J和参数q的选取对计算结果的影响进行研究,并以此优化了J的取值范围以及q的截止条件;通过LabVIEW仿真实验对时频域多重分形方法进行验证,发现该方法可以对不同信号进行有效的识别,且与信号的能量大小及分布等因素
【机 构】
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西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室 西安,710049 ;大连交通大学机械工程学院 大连,116028
【出 处】
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第五届全国振动利用工程学术会议暨第四次全国超声电机技术研讨会
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提出了一种基于时频域信号的多重分形故障诊断方法,给出了时频域多重分形的具体方法以及其数值算法;根据多重分形的定义及分形几何学相关原理,通过数学方法及信号处理的相关理论,对该算法中网格划分种数J和参数q的选取对计算结果的影响进行研究,并以此优化了J的取值范围以及q的截止条件;通过LabVIEW仿真实验对时频域多重分形方法进行验证,发现该方法可以对不同信号进行有效的识别,且与信号的能量大小及分布等因素相关.依据此规律,进一步进行轴承故障诊断实验表明,时频域多重分形方法不但可以准确地完成故障有无的判断及故障类型的诊断,而且在故障发生的早期就能够有效地诊断出来,是一种切实可行的方法.
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