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关键词
- 基于改进VMD的航空发动机故障信号特征提取
- 作者： 刘自然 尚坤 李谦 聂士杰 来源： 组合机床与自动化加工技术 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 故障特征 变分模态分解 状态监测
- 描述： 从冗长、非线性、非静态的航空发动机信号中提取故障特征非常困难,使得航空发动机状态监测(CM)成为最具挑战性的任务之一。针对原有的变分模态分解(VMD)的特征提取方法,对模数K和滤波器频率带宽a均采用默认值的问题,将导致特征提取不准确,小波变换的结果不可靠。文章提出了一种基于优化VMD的精确特征提取方法。利用包络谱曲线确定最佳模态数K,利用信号能量分配比(SEDR)确定最优带宽a,实验结果表明,利用文中提出的优化策略,成功地提取了小波变换CM信号中的故障相关特,验证了改进VMD方法的有效性。
- 基于改进VMD的航空发动机故障信号特征提取
- 作者： 刘自然 尚坤 李谦 聂士杰 来源： 组合机床与自动化加工技术 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 故障特征 变分模态分解 状态监测
- 描述： 从冗长、非线性、非静态的航空发动机信号中提取故障特征非常困难,使得航空发动机状态监测(CM)成为最具挑战性的任务之一。针对原有的变分模态分解(VMD)的特征提取方法,对模数K和滤波器频率带宽a均采用默认值的问题,将导致特征提取不准确,小波变换的结果不可靠。文章提出了一种基于优化VMD的精确特征提取方法。利用包络谱曲线确定最佳模态数K,利用信号能量分配比(SEDR)确定最优带宽a,实验结果表明,利用文中提出的优化策略,成功地提取了小波变换CM信号中的故障相关特,验证了改进VMD方法的有效性。