EWT与加权多邻域粗糙集结合的旋转机械故障特征提取方法
吴耀春1; 赵荣珍2; 靳伍银2
2019
Source Publication振动与冲击
ISSN1000-3835
Volume38Issue:24Pages:235-242
Abstract针对邻域粗糙集( NRS)特征选择算法中邻域半径需要多次迭代调整、无法自动确定的问题,提出一种加权多邻域粗糙集( WMNRS)的特征选择方法;将该方法与经验小波变换( EWT)结合应用于旋转机械中,提出了一种旋转机械故障特征提取方法。利用EWT对非线性、强噪声振动信号进行分解,根据相关性选择一组最优模式分量进行重构,计算重构后信号的时域特征并构造高维原始特征集;在不同邻域半径下,利用NRS对原始特征集约简得到特征子集;统计原始特征集中各个特征在多邻域属性约简中出现的概率,将其作为权值与特征进行加权提取便于分类的敏感特征集;该方法最显著的特点是实现了邻域粗糙集的自动化特征提取,并且提取出的特征更具可区分性。试验结果表明:该方法能够有效提取旋转机械的振动信号特征,并且根据提取的特征向量可以正确辨识出旋转机械的故障类型;该研究可为解决非线性、强噪声、高维机械故障数据集的分类问题,提供理论参考依据。
Keyword特征提取 概率 加权多邻域粗糙集(WMNRS) 经验小波变换(EWT) 旋转机械
Indexed ByCSCD
Language中文
WOS Research AreaEngineering
WOS SubjectENGINEERING MECHANICAL
CSCD IDCSCD:6636342
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/75598
Collection机电工程学院
Affiliation1.兰州理工大学机电工程学院;;安阳工学院机械工程学院, ;;, 兰州;;安阳, ;;河南 730050;;455000
2.兰州理工大学机电工程学院, 兰州, 甘肃 730050, 中国
First Author AffilicationColl Mechanoelect Engn
First Signature AffilicationColl Mechanoelect Engn
Recommended Citation
GB/T 7714
吴耀春,赵荣珍,靳伍银. EWT与加权多邻域粗糙集结合的旋转机械故障特征提取方法[J]. 振动与冲击,2019,38(24):235-242.
APA 吴耀春,赵荣珍,&靳伍银.(2019).EWT与加权多邻域粗糙集结合的旋转机械故障特征提取方法.振动与冲击,38(24),235-242.
MLA 吴耀春,et al."EWT与加权多邻域粗糙集结合的旋转机械故障特征提取方法".振动与冲击 38.24(2019):235-242.
Files in This Item:
There are no files associated with this item.
Related Services
Usage statistics
Google Scholar
Similar articles in Google Scholar
[吴耀春]'s Articles
[赵荣珍]'s Articles
[靳伍银]'s Articles
Baidu academic
Similar articles in Baidu academic
[吴耀春]'s Articles
[赵荣珍]'s Articles
[靳伍银]'s Articles
Bing Scholar
Similar articles in Bing Scholar
[吴耀春]'s Articles
[赵荣珍]'s Articles
[靳伍银]'s Articles
Terms of Use
No data!
Social Bookmark/Share
All comments (0)
No comment.
 

Items in the repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.