摘要
一种多源激励信号下的故障量化分离方法,包括:获取多通道的振动信号,并对振动信号进行预处理;对预处理后的振动信号进行总体局部均值分解,得到分解信号,计算分解信号的协方差矩阵特征值,基于所有特征值完成对振动耦合信号中振源数量估计;将分解信号与预处理后的振动信号分别组成与信源数目等量的二维观测矩阵;对二维观测矩阵处理完成方向矢量估计,利用L1范数最小化方法分离各估计源信号对应的时频分布,并对估计的源信号幅值恢复,确保估计源信号接近真实源信号;处理源信号实现旋转设备的故障诊断分类;参考国标文件、工程经验及设备状态,对旋转设备状态评分,将故障类型和评分以折线图和雷达图形式呈现,本发明故障诊断的准确率高。
技术关键词
信号
最小化方法
故障诊断分类
特征值
旋转设备
协方差矩阵
模糊C均值算法
幅值
调频
聚类
混合滤波器
包络
滚动轴承
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混合矩阵
多通道
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