形态分量分析方法及其在机械故障诊断中的应用研究

项目名称： 形态分量分析方法及其在机械故障诊断中的应用研究

项目编号： No.51405033

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 机械、仪表工业

项目作者： 陈向民

作者单位： 长沙理工大学

项目金额： 23万元

中文摘要： 形态分量分析方法是由Starck J L等人提出的一种新的非线性信号处理方法。与基于频带分析的信号处理方法不同，形态分量分析方法是一种基于信号形态的信号处理方法，它通过构建不同形态的稀疏表示字典来分离信号中的各信号成分。机械故障振动信号中通常包含了众多的信号成分，不同的故障信号成分呈现出不同的信号形态，反映设备的不同损伤部位及其损伤程度。本项目根据机械故障振动信号中各故障信号成分的形态差异，提出采用形态分量分析方法来分离单通道机械故障振动信号中的各故障成分。在研究形态分量分析方法基本理论的基础上，将其应用于机械故障诊断，以建立起完整、系统的基于形态分量分析的机械故障诊断方法，为机械故障诊断提供新的途径和手段。研究成果将不仅能有效提高机械故障诊断的准确度，而且对机械故障诊断技术的深入发展具有重要的指导意义。

中文关键词： 形态分量分析；信号处理；机械故障诊断；故障特征；

英文摘要： Morphological component analysis(MCA) is a new nonlinear signal processing method proposed by Starck J L et al. Different from the signal processing method based on frequency band, MCA is based on signal morphology. Though building different sparse dictio

英文关键词： Morphologic component analysis；Signal processing；Mechanical fault diagnosis；Fault characteristic；