振动与冲击2021，Vol.40Issue(8) ：187-193,254.DOI:10.13465/j.cnki.jvs.2021.08.025

基于自适应Morlet小波参数字典设计的微弱故障检测方法研究

A study on a weak fault detection method based on adaptive parametric dictionary design using the Morlet wavelet

邓飞跃 强亚文 郝如江 马怀祥 高飞
振动与冲击2021，Vol.40Issue(8) ：187-193,254.DOI:10.13465/j.cnki.jvs.2021.08.025
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基于自适应Morlet小波参数字典设计的微弱故障检测方法研究

A study on a weak fault detection method based on adaptive parametric dictionary design using the Morlet wavelet

邓飞跃 1强亚文 2郝如江 2马怀祥 2高飞2
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作者信息

  • 1. 石家庄铁道大学省部共建交通工程结构力学行为与系统安全国家重点实验室,石家庄050043;石家庄铁道大学机械工程学院,石家庄050043
  • 2. 石家庄铁道大学机械工程学院,石家庄050043
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摘要

针对强背景噪声干扰下微弱故障冲击特征难以准确检测的问题,提出了一种基于自适应Morlet小波参数字典设计的齿轮故障诊断法.该方法基于信号局部分割和全局分析的思想,采用相关系数(CF)与峭度指标综合评价小波函数与目标信号的局部匹配度与全局匹配度,利用鲸鱼优化算法(WOA)自适应确定小波字典参数,逐点时移构建原子参数字典后,结合正交匹配追踪(OMP)检测故障特征信息.对仿真故障信号和齿轮实际故障信号分析的结果表明,该方法可以有效提取齿轮微弱故障特征,诊断效果优于传统的相关滤波算法(CFA)、小波降噪法和K-SVD学习字典方法.

关键词

稀疏表示/参数字典/故障诊断/Morlet小波

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基金项目

国家自然科学基金(11802184)

国家自然科学基金(11790282)

河北省自然科学基金(E2019210049)

城市轨道交通车辆服役性能保障北京市重点实验室研究基金()

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6
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