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Fault feature extraction method based on maximum envelope spectrum PFGI2 and empirical wavelet transform

包络线(雷达) 小波变换 模式识别(心理学) 特征提取 断层(地质) 小波 萃取(化学) 计算机科学 特征(语言学) 人工智能 地质学 电信 化学 地震学 色谱法 雷达 语言学 哲学
作者
Yinchu Tian,Guiji Tang,Zichen Liu,Tian Tian,Xiaolong Wang
出处
期刊:Measurement Science and Technology [IOP Publishing]
卷期号:35 (8): 086124-086124 被引量:2
标识
DOI:10.1088/1361-6501/ad4814
摘要

Abstract Fast kurtogram (FK) is an efficient method for processing non-stationary signals, widely recognized by scholars as a rapid and effective approach for fault diagnosis. However, it has limitations in distinguishing between periodic pulse and random interference pulses due to the drawbacks in its frequency band segmentation methods and the inherent shortcomings of the kurtosis index itself. To address this, this paper proposes a fault feature extraction method based on the maximum envelope spectrum power function-based Gini indices (PFGI2) and empirical wavelet transform. This method, inspired by the concept of FK, constructs a series of band-pass filters following the principles of empirical wavelet decomposition. It applies envelope spectrum analysis to a series of sub-bands and calculates the PFGI2 value for each, to identify the optimal sub-band. The effectiveness of the proposed method is validated through simulations of vibration signals and experimental data.

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