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

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	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
发表期刊	振动与冲击
ISSN	1000-3835
卷号	38 期号:24 页码:235-242
摘要	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。
关键词	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
收录类别	CSCD
语种	中文
WOS研究方向	Engineering
WOS类目	ENGINEERING MECHANICAL
CSCD记录号	CSCD:6636342
引用统计
文献类型	期刊论文
条目标识符	https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/75598
专题	机电工程学院
作者单位	1.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
第一作者单位	机电工程学院
第一作者的第一单位	机电工程学院
推荐引用方式 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.