自适应精简经验Ramanujan分解及其在复合故障诊断中的应用

潘海洋; 章颖; 程健; 郑近德; 童靳于

doi:10.12263/DZXB.20230593

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自适应精简经验Ramanujan分解及其在复合故障诊断中的应用

学术论文 | 更新时间：2025-12-11

- 自适应精简经验Ramanujan分解及其在复合故障诊断中的应用
- Adaptive Concise Empirical Ramanujan Decomposition and Its Application in Composite Fault Diagnosis
- 电子学报 2024年52卷第6期页码：1989-1999
- 作者机构：
  
  安徽工业大学机械工程学院，安徽马鞍山 243002
- 作者简介：
  
  [ "潘海洋男，1989年5月出生于安徽宿州.现为安徽工业大学硕士生导师.研究方向为机械健康监测、故障诊断和模式识别.在国内外期刊发表SCI、EI论文50余篇. E-mail: pansea@ahut.edu.cn" ]
  [ "章颖女，1999年10月出生于安徽铜陵.本科毕业于皖江工学院，现为安徽工业大学机械工程学院硕士研究生. E-mail: zytl@ahut.edu.cn" ]
  [ "程健男，1995年8月出生于安徽巢湖.现为安徽工业大学硕士生导师.主要研究方向为信号处理、设备健康监测、故障诊断与维护等. E-mail: chengjianqc@163.com" ]
  [ "郑近德男，1986 年3月出生于安徽阜阳.现为安徽工业大学机械工程学院博士生导师、副院长.研究方向为动态信号处理、时频分析及机械设备故障诊断，已发表学术论文100余篇. E-mail: jdzheng@ahut.edu.cn" ]
  [ "童靳于女，1987年10月出生于安徽淮南.在国内外SCI、EI等期刊发表论文20余篇.主要从事设备故障诊断与模式识别、材料力学性能测试与有限元分析等方面的教学和科研工作. E-mail: jytong@ahut.edu.cn" ]
- 基金信息：
  
  安徽省高校杰出青年科研项目(2022AH020032);安徽省高校自然科学研究重点项目(2022AH050292);矿山智能装备与技术安徽省重点实验室研究项目(ZKSYS202203)
- DOI：10.12263/DZXB.20230593
  中图分类号： TH17;TP206
- 收稿：2023-06-26，
  
  修回：2023-11-23，
  
  纸质出版：2024-06-25
- 稿件说明：
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潘海洋, 章颖, 程健, 等. 自适应精简经验Ramanujan分解及其在复合故障诊断中的应用[J]. 电子学报, 2024, 52(06): 1989-1999.

PAN Hai-yang, ZHANG Ying, CHENG Jian, et al. Adaptive Concise Empirical Ramanujan Decomposition and Its Application in Composite Fault Diagnosis[J]. Acta Electronica Sinica, 2024, 52(06): 1989-1999.
潘海洋, 章颖, 程健, 等. 自适应精简经验Ramanujan分解及其在复合故障诊断中的应用[J]. 电子学报, 2024, 52(06): 1989-1999. DOI：10.12263/DZXB.20230593

PAN Hai-yang, ZHANG Ying, CHENG Jian, et al. Adaptive Concise Empirical Ramanujan Decomposition and Its Application in Composite Fault Diagnosis[J]. Acta Electronica Sinica, 2024, 52(06): 1989-1999. DOI：10.12263/DZXB.20230593

摘要

Ramanujan傅里叶模态分解采用低频向高频扫描的方式获取分量信号，易出现过量分解和信息分散的现象，致使分解分量不具有单一完整的状态信息.为了解决上述问题，论文提出了一种自适应精简经验Ramanujan分解（Adaptive Concise Empirical Ramanujan Decomposition，ACERD）方法.在ACERD方法中，采用功率谱密度获取分割频带，旨在进行准确的频带划分.同时，利用Ramanujan傅里叶变换提取每个分割频带所对应的模式分量，提高周期分量的识别能力，并获得具有单一周期特征信息的模式分量.通过复合故障仿真信号和实测信号分析，结果表明：ACERD方法具有优异的频带分割和周期脉冲特征提取能力，适用于复合故障诊断.

Abstract

Ramanujan Fourier mode decomposition uses scanning from low frequency to high frequency to obtain component signals

which is prone to excessive decomposition and information dispersion

resulting in decomposed components not having a single and complete mode information. To address the above issues

this paper proposes an adaptive concise empirical Ramanujan decomposition (ACERD) method. In the ACERD method

the power spectral density is used to obtain the split frequency band for accurate frequency band division. Meanwhile

the Ramanujan Fourier transform is used to extract the mode components corresponding to each segmented frequency band

improve the recognition ability of periodic components

and obtain mode components with a single periodic feature information. The analysis results of composite fault simulation signals and measured signals indicate that the ACERD method has excellent capability of frequency band segmentation and periodic pulse feature extraction

which is suitable for compound fault diagnosis.

关键词

Keywords

references

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