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公开(公告)号：CN115130508A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210750635.8
申请日：2022-06-29
Applicant: 北华大学
IPC: G06K9/00 , G01M13/045 , G01M13/00
Abstract: 本发明提供一种基于时间幅频积熵的旋转机械故障诊断方法，包括以下步骤：步骤S1、信号采集：获取旋转机械振动信号x(t)；步骤S2、信号分解：对信号x(t)进行VMD分解，获取n个固有模态函数(IMF)分量u1(t)，u2(t)，…，un(t)；步骤S3、计算时间幅频积：计算各IMF分量的Hilbert谱，并计算各IMF分量的时间幅频积σ1，σ2，…，σn；步骤S4、归一化处理：对每个时间幅频积数值σj进行归一化处理；步骤S5、计算时间幅频积熵：计算信号x(t)的时间幅频积熵PTEF，并以此为依据对旋转机械的故障进行诊断。本发明方法操作简便、相关性特征提取全面、可靠，受信号本身因素影响小；具有良好的时频分辨能力；具有更准确的信号特征提取能力。
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