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申请/专利权人：天津职业技术师范大学;天津博诺智创机器人技术有限公司;安徽机电职业技术学院;唐山工业职业技术学院
摘要：本发明提供了一种基于深度相关熵谱密度的轴承微弱故障提取方法，其特征在于所述方法包括以下步骤：采集振动信号计算信号的深度相关熵Vxn,计算深度相关熵Vxn的功率谱密度Pxf,画出深度相关熵Vxn的功率谱密度Pxf图，由频谱尖峰可识别轴承的故障特征信息；本发明对轴承早期微弱故障特征具有增强作用，对干扰噪声具有很强的抑制作用，显著提高了信噪比。
主权项：1.一种基于深度相关熵谱密度的轴承微弱故障提取方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1，采集振动信号采样点数是N，采样频率是fs，信号是1×N的行向量；步骤2，计算信号的深度相关熵Vxn，Vxn是1×N的行向量，其中：j＝0,1,2,…,N-1，n＝0,1,2,…,N-1，E·是期望均值算子，U·是信号xi的相关熵，是核长等于σ1的核函数， 其中：·×·是数乘运算，是核长等于σ2的核函数，||·||是范数算子，e·是自然指数函数；步骤3，计算深度相关熵Vxn的功率谱密度Pxf，Pxf是1×N的行向量，其中：j是虚数单位，f是频率，单位Hz；步骤4，画出深度相关熵的功率谱密度Pxf图，由频谱尖峰可识别轴承故障特征频率。
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