基于EMMD和AR奇异值熵的故障特征提取方法研究

被引：13

作者：

宁宁

张骏

秦文娟

机构：

[1] 西北工业大学自动化学院

来源：

测控技术 | 2008年 / 09期

关键词：

EMMD; AR模型; 奇异值熵; 故障特征提取;

D O I：

10.19708/j.ckjs.2008.09.028

中图分类号：

TN911 [通信理论];

学科分类号：

080906 [电磁信息功能材料与结构];

摘要：

提出了一种基于EMMD(extremum field mean mode decomposition)和AR(auto-regressive)奇异值熵的故障特征提取方法。该方法在对故障信号的EMMD分解基础上,选取有限个固有模态函数(IMF,intrinsic mode function)的AR模型参数向量作为故障的初始特征向量矩阵,对初始特征向量矩阵求取奇异值熵,通过奇异值熵的大小表征故障类型。对转子故障数据的分析结果表明该方法能够有效地应用于非线性和非平稳故障信号的特征提取。

引用

页码：83 / 85

页数：3

共 6 条

[1]

信号处理相关理论综合与统一法.[M].王宏禹著;.国防工业出版社.2005,

[2]

动态数据建模与处理.[M].曾周末;万柏坤编著;.天津大学出版社.2005,

[3]

基于EMD的奇异值熵在转子系统故障诊断中的应用 [J].