一种基于ILCD融合与多重分形去趋势波动分析的退化特征提取方法

作者：王浩天; 段修生; 单甘霖^*; 孙健; 王兴

来源：振动与冲击, 2019, 38(06): 233-256.

DOI：10.13465/j.cnki.jvs.2019.06.035

• 改良型局部特征尺度分解算法(ILCD)
• 多通道信号融合
• 敏感因子
• 退化特征提取

液压泵性能退化过程中,振动信号非线性强,导致退化特征提取困难、表征能力有限,为此,提出一种基于改良型局部特征尺度分解(ILCD)融合与多重分形去趋势波动分析(MF-DFA)的退化特征提取方法。在对信号进行ILCD分解的基础上,通过构建敏感因子从各内禀尺度分量(ISCs)筛选出包含关键故障信息的敏感分量,并依据融合规则实现多通道振动信号的融合处理,以改善重构信号中的特征信息;在此基础上,利用带有加窗分割的MF-DFA方法对融合信号作进一步处理,选取多重分形谱敏感参数作为液压泵性能退化特征向量;利用液压泵实测振动信号,验证了该方法的有效性。

• 单位
  中国人民解放军陆军工程大学; 石家庄铁道大学