非负矩阵分解在发动机故障特征提取中的应用

摘要：

信号处理与特征参数提取是发动机故障诊断的核心和关键.提出了采用自适应多尺度形态梯度算法对信号进行处理,综合利用小尺度下能保留信号细节和大尺度下抑制噪声能力强的优点,能够在强噪声背景下有效地提取振动信号中能够反映发动机工作状态的有用分量;在此基础上提出采用非负矩阵分解的特征提取方法对信号进行压缩,计算用于发动机故障诊断的特征参量.结果表明:与传统的信号处理与特征参量提取方法相比,所提的方法具有更高的分类精度,为准确判断发动机故障状态提供了一种行之有效的新方法.

关键词：故障诊断、发动机、特征提取、自适应多尺度形态梯度、非负矩阵分解

所属期刊栏目：26

分类号：TH165.3

资助基金：国家自然科学基金资助项目51205405

在线出版日期：2014-01-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：944-950