自适应精简经验Ramanujan分解及其在复合故障诊断中的应用OA北大核心CSTPCD
Ramanujan傅里叶模态分解采用低频向高频扫描的方式获取分量信号,易出现过量分解和信息分散的现象,致使分解分量不具有单一完整的状态信息.为了解决上述问题,论文提出了一种自适应精简经验Ramanujan分解(Adaptive Concise Empirical Ramanujan Decomposition,ACERD)方法.在ACERD方法中,采用功率谱密度获取分割频带,旨在进行准确的频带划分.同时,利用Ramanujan傅里叶变换提取每个分割频带所对应的模式分量,提高周期分量的识别能力,并获得具有单一周期特征信息的模式分量.通过复合故障仿真信号和实测信号分析,结果表明:ACERD方法具有优异的频带分割和周期脉冲特征提取能力,适用于复合故障诊断.
潘海洋;章颖;程健;郑近德;童靳于;
安徽工业大学机械工程学院,安徽马鞍山243002
机械工程
自适应精简经验Ramanujan分解功率谱密度Ramanujan傅里叶变换复合故障
《电子学报》 2024 (006)
P.1989-1999 / 11
安徽省高校杰出青年科研项目(No.2022AH020032);安徽省高校自然科学研究重点项目(No.2022AH050292);矿山智能装备与技术安徽省重点实验室研究项目(No.ZKSYS202203)。
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