【摘 要】
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针对实测发动机故障信号的非线性和形态学分形维数难以对其有效估计的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的Volterra模型和形态学分形维数
【机 构】
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北华大学机械工程学院,长春理工大学机电工程学院,长春工业大学机电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51505038);吉林省科技厅重点科技攻关项目(KYC-JC-XM-2017-042)资助
论文部分内容阅读
针对实测发动机故障信号的非线性和形态学分形维数难以对其有效估计的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的Volterra模型和形态学分形维数相结合的发动机故障诊断方法。首先采用VMD方法对发动机故障信号进行分解,通过基于互信息熵能量熵增量的虚假固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量剔除算法,将噪声和虚假干扰成分从信号内分离,对含有故障信息的敏感IMF分量重构,然后通过对重构信号相空间的重构,建立Volter
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