基于最优Morlet小波的全信息能量熵提取及其在滚动轴承状态监测中的应用
为利用振动信号中隐含的冲击特征成分来反映轴承性能退化趋势，综合利用小波变换技术和全信息技术，提出一种基于最优Morlet小波变换的全信息能量熵提取方法．以最小Shannon熵优化Morlet小波形状参数，通过多源振动数据的小波变换系数，利用信息熵综合反映冲击特征能量在不同频带分布差异．滚动轴承全寿命数据的应用结果表明，全信息能量熵的变化趋势能够监测轴承状态的劣化过程，而伴随的早期故障检测可以提高轴承使用的安全性．...
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| Veröffentlicht in: | 军械工程学院学报 2013, Vol.25 (2), p.39-42 |
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| 1. Verfasser: | |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | chi |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Volltext |
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| container_title | 军械工程学院学报 |
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| creator | 马伦 康建设 白永生 刘旭敏 吕雷 |
| description | 为利用振动信号中隐含的冲击特征成分来反映轴承性能退化趋势，综合利用小波变换技术和全信息技术，提出一种基于最优Morlet小波变换的全信息能量熵提取方法．以最小Shannon熵优化Morlet小波形状参数，通过多源振动数据的小波变换系数，利用信息熵综合反映冲击特征能量在不同频带分布差异．滚动轴承全寿命数据的应用结果表明，全信息能量熵的变化趋势能够监测轴承状态的劣化过程，而伴随的早期故障检测可以提高轴承使用的安全性． |
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