振动与冲击2021，Vol.40Issue(4) ：23-29.DOI:10.13465/j.cnki.jvs.2021.04.004

基于可视图图谱幅值熵的滚动轴承故障诊断方法

Fault diagnosis of rolling bearings based on graph spectrum amplitude entropy of visibility graph

陈芒 于德介 高艺源
振动与冲击2021，Vol.40Issue(4) ：23-29.DOI:10.13465/j.cnki.jvs.2021.04.004
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基于可视图图谱幅值熵的滚动轴承故障诊断方法

Fault diagnosis of rolling bearings based on graph spectrum amplitude entropy of visibility graph

陈芒 1于德介 1高艺源1
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作者信息

  • 1. 湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室,长沙410082
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摘要

为了准确有效地提取滚动轴承振动信号的非平稳、非线性故障特征,将复杂网络与图信号处理技术(graph signal processing,GSP)引入机械故障诊断领域,提出了基于可视图图谱幅值熵(graph spectrum amplitude entropy of visibility graph,GSAEvG)的滚动轴承故障诊断方法.该方法先将滚动轴承振动信号转换为可视图,获得可视图信号;再通过图傅里叶变换(graph Fourier transform,GFT)将可视图信号从顶点域变换到图谱域,并将计算得到的图谱幅值熵(graph spectrum amplitude entropy,GSAE)作为故障特征参数;利用马氏距离(Mahalanobis distance,MD)判别函数作为分类器对不同类型故障进行模式识别.实际滚动轴承振动信号的分析结果表明,基于可视图图谱幅值熵的故障诊断方法能对滚动轴承故障进行准确有效地识别.

关键词

可视图/图傅里叶变换(GFT)/图谱幅值熵(GSAE)/滚动轴承/故障诊断

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基金项目

国家自然科学基金(5187050420)

出版年

2021
振动与冲击
中国振动工程学会 上海交通大学 上海市振动工程学会

振动与冲击

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.898
ISSN：1000-3835
被引量3
参考文献量4
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