AR模型和分形几何在设备状态监测中的应用研究

被引：27

作者：

刘天雄

郑明刚

陈兆能

朱继梅

华宏星

机构：

[1] 上海交通大学机械工程学院!上海

[2] 上海交通大学振动、冲击、噪声国家重点实验室!上海

来源：

机械强度 | 2001年 / 01期

关键词：

状态监测; AR模型; 分形几何; 关联维数;

D O I：

10.16579/j.issn.1001.9669.2001.01.019

中图分类号：

TH113.1 [机械振动学];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

状态特征指标对机械的状态监测和故障诊断具有重要意义。本文提出应用机械设备工作状态下噪声信号自回归模型的关联维数来描述设备在不同工作状态下的特征 ,进而实现对状态的监测、识别和分类。文中通过实验证明 ,设备在相同工作状态下 ,噪声信号的AR模型参数具有相近的关联维数 ,在不相同状态下则有明显不同的关联维数。因此关联维数不仅可以作为状态监测与识别和分类的重要依据 ,而且可以作为其他特征提取方法的补充。此方法对设备状态监测准确率的提高具有明显的作用

引用

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共 12 条

[1] 动力系统实测数据的奇异值分解技术 [J].