一种基于相关熵和短时傅里叶变换的轴承故障诊断方法技术

本发明专利技术提供一种基于相关熵和短时傅里叶变换的轴承故障诊断方法，本发明专利技术诊断方法如下：步骤1，采集振动信号x(i)，采样长度为N，信号x(i)是N

【技术实现步骤摘要】
一种基于相关熵和短时傅里叶变换的轴承故障诊断方法


[0001]本专利技术涉及现代信号处理
,尤其涉及一种基于相关熵和短时傅里叶变换的轴承故障诊断方法。

技术介绍

[0002]短时傅里叶变换
‑
Short Time Fourier Transform,STFT，是一种常用的时频信号处理方法，在旋转机械轴承、齿轮等零部件的故障诊断中得到了广泛的应用但当信号的信噪比较低或含有非高斯噪声时，传统STFT信号处理方法的性能会衰退，甚至失效在实际工业场景中，从机电设备采集的振动信号常含有大量的高斯和非高斯噪声，传统短时傅里叶变换方法难以取得满意的诊断效果，所以现在亟需一种可以能有效抑制信号中的高斯噪声和非高斯噪声，具有自适应降噪性能，能突显轴承故障特征的故障诊断方法。

技术实现思路

[0003]根据以上技术问题，本专利技术提供一种基于相关熵和短时傅里叶变换的轴承故障诊断方法，本专利技术诊断方法如下：
[0004]步骤1，采集振动信号x(i)，采样长度为N，信号x(i)是N
×/>1的列向量，计算本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于相关熵和短时傅里叶变换的轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，采集振动信号x(i)，采样长度为N，信号x(i)是N
×
1的列向量，计算信号的核矩阵M
x
,M
x
(i,j)＝κ[x(i),x(j)]，κ(
·
)是核函数，e
(
·
)
是自然指数函数，σ是核长，i,j＝1,2,3,
…
,N，M
x
是N
×
N的方阵。步骤2，计算信号x(i)的相关熵V
x
(n)，(n)，V
x<...

【专利技术属性】
技术研发人员：李辉，邓三鹏，田超，张春林，杨珍明，张涛，张雨新，李庆，曾艳，祁宇明，
申请(专利权)人：天津博诺智创机器人技术有限公司唐山工业职业技术学院安徽机电职业技术学院，
类型：发明
国别省市：