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刘志波;袁、余;于玲;李英杰;费继友

一种新的故障诊断阈值分割瞬时频率计算方法。 （英语） Zbl 1470.94048号

数学。Biosci公司。工程师。 17，第5期，5395-5413（2020年）.
摘要：瞬时频率能够很好地跟踪和反映信号的瞬态信息，在非平稳信号的分析和处理中起着重要的作用。本文将单分量信号与极坐标系下的二阶微分方程进行了比较。在此基础上，提出了一种阈值分割瞬时频率计算方法。该方法主要针对非平稳信号的特征，利用信号周围区域和x轴的变化来确定每个单分量信号的幅值突变点，并进行分割。通过仿真、数学推导和实验测试，突出了该方法的性能。它不仅计算简单，而且可以减少非平稳信号幅值突变对瞬时频率的不必要影响，在故障诊断中可以有效地判断滚动轴承的故障。

MSC公司：

94甲12 信号理论（表征、重建、滤波等）
94A08型 信息与通信理论中的图像处理（压缩、重建等）
62平方米 随机过程的推断与预测

关键词：

滚动轴承;信号分析;瞬时频率;故障诊断;性能
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Z.Liu}等人，数学。Biosci公司。工程17，No.5，5395--5413（2020；Zbl 1470.94048）
全文： 内政部
OA许可证

参考文献：

[1] J.Benali，M.Sayadi，F.Fnaiech，B.Morello，N.Zerhouni，第四和第五固有模态函数对轴承故障诊断的重要性，第十四届自动控制和计算机工程科学与技术国际会议-2013年，2013（2013），259-264。
[2] 于军，郭振中，赵军，基于条件深层循环生成对抗网络和行动发现的行星轴承剩余寿命预测，J.Mech。科学。技术。，2020 (2020),1-9.
[3] S.Nandi，H.A.Toliyat，X.Li，电机的状态监测和故障诊断——综述，IEEE T.能源转换器。，20 (2005), 719-729.
[4] H.Zhao，H.Liu，J.Xu，W.Deng，使用高阶微分数学形态学梯度谱熵和极值学习机进行性能预测，IEEE T.Instrum。测量。，69（2020），4165-4172。
[5] T.Li，J.Shi，X.Li，J.Wu，F.Pan，基于动态滤波的像素级扩散和使用3D拉丁立方的DNA级置换的图像加密，熵，21（2019），1-21。
[6] Xu Y.Xu，H.Chen，J.Luo，Q.Zhang，S.Jiao，X.Zhang.带全局优化突变策略的增强Moth-firem优化器，Inform。《科学》，492（2019），181-203。
[7] H.Zhao，J.Zheng，J.Xu，W.Deng，基于主成分分析和广义学习系统的故障诊断方法，IEEE Access，7（2019），99263-99272。
[8] R.Chen，S.K.Guo，X.Z.Wang，T.Z.Zhang，多RSMOTE与模糊积分的融合，以分类分布不平衡的错误报告，IEEE T.fuzzy Syst。，27 (2019), 2406-2420.
[9] H.Zhao，S.Zuo，M.Hou，W.Liu，L.Yu，基于增强经验小波变换技术的新型自适应信号处理方法，传感器，18（2018），1-17。
[10] Y.Liu，X.Wang，Z.Zhai，R.Chen，Y.Jiang，从最头部的传感器事件中及时识别日常活动，ISA T.，94（2019），379-390。
[11] H.Zhao，J.Zheng，W.Deng，Y.Song，基于流形正则化和广义网络的半监督广义学习系统，IEEE T.Circuits-I.，67（2020），983-994·Zbl 1468.68178号
[12] A.Rai，S.H.Upadhyay，《滚动轴承故障诊断中使用的信号处理技术综述》，Tribol。国际，96（2016），289-306。
[13] J.H.Shin，H.B.Jun，基于状态的维护政策，J.Compute。设计。工程，（2015），119-127。
[14] T.Li，Z.Qian，T.He，使用改进的CEEMDAN和基于GWO的多核ELM进行短期负荷预测，复杂性，2020（2020），1-20。
[15] W.Deng，H.Liu，J.Xu，H.Zhao，Y.Song，深信度网络的改进量子激励差分进化算法，IEEE T.Instrum。测量。，2020 (2020), 1-8.
[16] D.Iatsenko，P.V.E.Mcclintock，A.Stefanovska，信号时频表示中脊的瞬时频率提取，信号处理。，125 (2016), 290-303.
[17] 于斌，姚振中，复杂信号瞬时频率的计算，西南大学学报。（《自然科学》），34（2012），108-111。
[18] M.Kowalski，A.Meynard，H.T.Wu，瞬时频率快速变化信号的凸优化方法，应用。计算。哈蒙。A.，9（2015），1260-1267·Zbl 1375.94076号
[19] 卢三生，何庆和，王建军，旋转机械故障检测中的随机共振综述，机械工程。系统。《信号报》，116（2019），230-260。
[20] 赵浩，李德立，邓文伟，基于分数阶控制策略的交流电机振动抑制方法研究，P.I.Mech。工程师E-J.专业。，231 (2017), 786-799.
[21] 邓文华，徐建军，宋义松，赵海华，一种有效的多策略协同进化蚁群优化算法及其应用，国际生物启发计算。，2020 (2020),1-10.
[22] J.Li，L.Li、G.Q.Zhao，Y.Pan，强噪声环境下非线性调频信号的瞬时频率估计，Circ。系统。信号。Pr.，35（2016）），3734-3744。
[23] K.Czarnecki，瞬时频率谱图。机械。系统。信号教授，66-67（2016），361-373。
[24] 邵浩，程建杰，江浩，杨勇，吴志忠，增强深门限递归单元和复小波包能量矩熵在轴承早期故障预测中的应用，基于知识的系统。，188 (2020), 1-14.
[25] H.Chen，Q.Zhang，J.Luo，Y.Xu，X.Zhang，一种增强的细菌觅食优化及其在训练内核极限学习机中的应用，Appl。软计算。，86 (2020), 1-24.
[26] W.Deng，J.Xu，H.Zhao，基于混合策略的改进蚁群优化算法用于调度问题，IEEE Access，7（2019），20281-20292。
[27] C.K.Chui，M.D.van der Walt，通过信号分量的瞬时频率估计进行信号分析，GEM，6（2015），1-42·Zbl 1322.94028号
[28] M.J.Afroni，D.Sutanto，D.Stirling，使用迭代Hilbert Huang变换和SAX算法分析非平稳电能质量波形，IEEE T.power Deliver。，28 (2013), 2134-2144.
[29] 刘毅，穆毅，陈国强，李毅，郭建军，基于皮尔逊相关系数的智能家居日常活动特征选择，神经过程。莱特。，51（2020），1771-1787。
[30] Z.He，H.Shao，X.Zhang，J.Cheng，Y.Yang，改进型深层传输自动编码器，用于变速箱在可变工作条件下的故障诊断，小样本训练，IEEE Access，7（2019），115368-115377。
[31] 邓伟，李伟，杨欣，公路客运量预测计算智能技术的新型混合优化算法，专家系统。申请。，38 (2011), 4198-4205.
[32] A.Baccigalupi，A.Liccardo，评估非线性系统瞬态信号瞬时频率演化的Huang-Hilbert变换，《测量》，86（2016），1-13。
[33] A.Abutaleb，使用随机演算和自举进行瞬时频率估计，EURASIP J.Adv.Sig。Pr.，12（2005），1886-1901·Zbl 1140.94308号
[34] 郑钧，董志东，潘海平，倪Q.，张建军，基于复合多尺度加权置换熵和极值学习机的滚动轴承智能故障诊断，测量，143（2019），69-80。
[35] J.Zheng，H.Pan，S.Yang，J.Cheng，基于自适应无参数经验小波变换的时频分析方法及其在转子碰摩故障诊断中的应用，信号处理，130（2017），305-314。
[36] S.Krishnan，估计时变信号瞬时平均频率的新方法，EURASIP J.Adv.Sig。Pr.，17（2005），2848-2855·Zbl 1102.94026号
[37] A.Soualhi，K.Medjaher，N.Zerhouni，基于Hilbert-Huang变换的轴承健康监测，支持向量机和回归，IEEE T.Instrum。测量。，64 (2014), 52-62.
[38] J.Lerga，V.Sucic，B.Boashash，低信噪比下非平稳多分量信号瞬时频率估计的有效算法，EURASIP J.Adv.Sig。Pr.，2011（2011），1-16。
[39] 邓文华，赵海明，邹立林，李国勇，杨晓华，吴德清，解决复杂优化问题的新型协同优化算法，软计算。，21 (2017), 4387-4398.
[40] N.E.Huang，Z.Wu，S.R.Long，《频率论》，Adapt高级。数据分析。，1 (2009), 177-229.
[41] 郑建德，郑建生，杨彦，一种新的瞬时频率估计方法——经验包络法，J.Sound Vib。，31 (2012), 86-90.
[42] A.Cicone，J.F.Liu，H.M.Zhou，信号分解和瞬时频率分析的自适应局部迭代滤波，应用。计算。哈蒙。A.，41（2016），384-411·Zbl 1360.94068号
[43] 吴政英、赖昌华、刘东川，在转速波动条件下利用瞬时频率归一化进行滚子轴承缺陷诊断，机械学报。科学。技术。，30（2016），1037-1048。
[44] Z.Ji，Z.Wang，X.Deng，W.Huang，T.Wu，基于启发计算模型求解经典水资源优化配置问题的新并行算法Desalin。水处理。，160 (2019), 214-218.
[45] W.Deng，R.Yao，H.M.Zhao，X.H.Yang，G.Y.Li，一种新的基于改进PSO算法的最优LS-SVM智能诊断方法，软计算。，23 (2019), 2445-2462
[46] Z.Wang，Z.Ji，X.Wang，T.Wu，W.Huang，基于启发计算模型求解任务调度问题的新型并行DNA算法，生物系统，162（2017），59-65。
[47] A.Cicone，H.M.Zhou，高维非平稳信号分解的多维迭代滤波方法，数值。数学。《理论我》，10（2017），278-298·Zbl 1389.62141号
[48] F.R.Sun，Y.D.Yao，G.Z.Li，W.Liu，考虑应力敏感性的降压过程中真实气体混合物通过水纳米孔传输的模拟，J.Petrol。科学。工程，178（2019），829-837。
[49] J.Yu，M.Bai，G.Wang，X.Shi，使用分配约简和灵活的朴素贝叶斯分类器对不完全信息的行星齿轮箱进行故障诊断，J.Mech。科学。技术。，32 (2018), 37-47.
[50] 薛勇，薛斌，张明杰，用于分类中大规模特征选择的自适应粒子群优化，ACM T.Knowl。发现。D.，23（2019），50。
[51] Y.Xu，H.Chen，A.A.Heidari，J.Luo，Q.Zhang，X.Zhao，et al，一种用于全局优化任务的高效混沌变异后激励优化器，专家系统。申请。，129 (2019),135-155.
[52] J.Yu，Y.Xu，K.Liu，噪声环境和时变转速条件下使用叠层去噪自动编码器和门控递归单元神经网络进行行星齿轮故障诊断，Meas。科学。技术。，30 (2019), 095003.
[53] Z.Wang，X.Ren，Z.Ji，W.Huang，T.Wu，基于Adleman-Lipton模型求解容量受限车辆路径问题的新型生物神经计算算法，生物系统，184（2019），103997。
[54] 傅洪良、王明明、李鹏、江诗江、曹明明，追踪物联网的知识发展轨迹
[55] A.Cicone，J.Liu，H.Zhou，基于多维迭代滤波分解的高光谱化学羽流检测算法，Philos。T.R.Soc.A.，374（2016），20150196。
[56] J.Luo，H.Chen，A.A.Heidari，Y.Xu，Q.Zhang，C.Li，《多策略促进变异鲸鱼启发优化方法》，应用。数学。模型，73（2019），109-123·Zbl 1481.90317号
[57] J.Yu、Y.Xu、G.Yu和L.Liu，使用流图和非有效贝叶斯推断识别滚子轴承的故障严重性，P.I.Mech。工程C-J.机械。，233(2019), 5161-5171.
[58] X.J.Liu，X.D.Liu，X.Luo，H.Fua，M.Wang，L.Lia，不同政策工具对公众推广能耗监测技术的影响
[59] H.Chen，F.Miao，X.Shen，基于量子遗传优化稀疏表示的CNN高光谱遥感图像分类，IEEE Access，8（2020），99900-99909。
[60] 于军，何勇，基于不完全诊断信息的数据驱动多粒度特征模型行星齿轮箱故障诊断，J.Sound Vib。，429 (2018), 63-77.
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