基于连续小波系数非线性流形学习的冲击特征提取方法

摘要：

为了提取机械设备故障引发的冲击成分,提出了一种基于连续小波系数非线性流形学习的冲击故障特征提取方法.首先,基于小波熵方法优化出最优的Morlet小波波形参数,实现与冲击特征成分的最佳匹配,获取包含冲击特征信息的最优小波系数矩阵.其次,采用局部切空间排列算法对最优小波系数矩阵进行非线性约简,并基于峭度指标最大化原则,确定出特征空间中的有效低维嵌入,从而提取出最优的冲击故障特征.最后,通过仿真数据和工程实际的应用对比分析,表明该方法采用了局部线性化和全局排列的思想,与线性奇异值分解方法相比,不仅在时域上提取出峭度更大的微弱冲击特征成分,而且在频谱中还提取出了相应的低频故障特征.

关键词：特征提取、连续小波变换、非线性流形学习、冲击故障

所属期刊栏目：31

分类号：TH165.3

资助基金：国家自然科学基金项目51075323,50705073;中央高校基本科研业务费专项资金资助xjj20100066;北京交通大学轨道车辆结构可靠性与运用检测技术教育部工程研究中心开放课题SROMRGVBJTU2010-002

在线出版日期：2012-04-20（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：106-111,126