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Period Enhanced Feature Mode Decomposition and Its Application for Bearing Weak Fault Feature Extraction

特征(语言学) 方位(导航) 特征提取 模式(计算机接口) 模式识别(心理学) 句号(音乐) 断层(地质) 分解 萃取(化学) 计算机科学 人工智能 地质学 物理 色谱法 声学 地震学 化学 哲学 操作系统 有机化学 语言学
作者
Jinyan Zuo,Jing Lin,Yonghao Miao
出处
期刊:Measurement Science and Technology [IOP Publishing]
卷期号:35 (11): 116127-116127 被引量:1
标识
DOI:10.1088/1361-6501/ad6b42
摘要

Abstract Decomposition methods which can separate the fault components into different modes have been widely applied in bearing fault diagnosis. However, early fault diagnosis is always a challenge for the signal processing methods as well as the traditional decomposition methods due to the heavy noise. Therefore, how to extract the weak fault information from the complicated signal with low SNR is of significance. To overcome this issue, a period-enhanced feature mode decomposition (PEFMD) method is proposed in this paper. Firstly, the initialized filters used for the mode decomposition are adaptively designed according to the spectrum of the original vibration signal. Secondly, time synchronized averaging is used in the iterative process to excavate and identify accurately the weak period components and determine the period of the iterative signal. Finally, the period information can promote the proposed method to decompose the fault component into the hopeful modes by setting correlation kurtosis as the optimation objective and the mode selection. Relative to FMD, the proposed PEFMD achieves further improvement in extracting weak fault information. The practicability and superiority of the proposed PEFMD are verified by the simulated and experimented data. Compared with the feature mode decomposition method and variational mode decomposition, the proposed decomposition method shows an obvious performance advantage under low SNR situations.
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