基于Gabor变换的特征提取方法.pdf

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1、第1期组合机床与自动化加工技术No．12014年1月ModularMachineTool＆AutomaticManufacturingTechniqueJan．2014文章编号：1ool-2265(2014)01—0029—02DOI：10．13462／j．cnki．mmtamt．2014．01．008基于Gabor变换的特征提取方法李兴慧，胡小青，阴俊霞，严辉容(四川工程职业技术学院机电工程系，四川德阳618000)摘要：鉴于旋转机械故障特征信号具有周期性或近似周期性，提出了基于Gabor变换的特征提取方法。该方法首先利用信号构造矩阵，再根据Gabor展开的线性时频变换特性

2、，均值化Gabor展开系数，然后利用Gabor逆变换重构信号以实现降噪。仿真和试验结果表明，该方法能有效地提取故障信息，在旋转机械故障诊断领域应用前景广泛。关键词：Gabor变换；降噪；故障诊断中图分类号：TH17：TG65文献标识码：AFeatureExtractionBasedonGaborTransformLIXing—hui，HUXiao—qing，YINJun—xia，YANHui-rong(DepartmentofMechanicalandElectronicEngineering，SichuanEngineeringTechnicalCollege，Deyang

3、Si—chuan618000，China)Abstract：Inviewoftheperiodicorapproximatelyperiodiccharacteristicsinthefailuresignalofrotatingmachinery，afeatureextractionmethodispresentedbasedonGabortransform．Atfirst，theGabortrans-formisappliedtothestructurematrix，andthematrixiscomposedofthesigna1．Accordingtothetime—

4、frequencylinearpropertiesinGabortransformdomain，theGaborexpansioncoeficientsareprocessedbytheaverageinthegroupsofGaborcoeficients，thenthede—noisedsignalcouldbeobtainedbytheinverseGabortransform．．ThesinmlationdemonstratesthattheaveragingmethodbasedonGabortransformisefectiveinsignalprocessing

5、，andcouldprovidesgoodprospectsofapplicationinfailureanalysisofrota—tingmachinery．Keywords：gabortransform；denoising；faultdiagnosis征提取方法。该方法首先利用信号构造矩阵，利用O引言Gabor变换求矩阵中各行Gabor展开系数，展开系数均现实应用中的很多信号都是时变非平稳信号，仅值化处理后进行Gabor逆变换以实现降噪，从而获得应用时域或频域里的现有方法分析往往不能揭示信号与故障特征有关信息的高信噪比信号。内部的局部特征与信息，而时频分析能将频谱随时间

6、1Gabor变换理论的演变关系很好地表现出来，更满足实际应用需要，已成为信号处理领域的研究热点。典型的线性时频表示时频分析的思想其实是设计时间和频率的联合函有小波变换、短时傅里叶变换、Gabor展开等，如今已数，用它同时描述信号在不同时间和频率的能量密度。在通信、地球物理学、生物学、医学和故障诊断等几乎1946年，D．Gabor提出了一种同时使用时间和频率来所有技术领域得到了广泛应用。文献[1-5]分别利用表示一个时间函数的方法，即著名的Gabor展开，小波变换、短时傅里叶变换、Gabor展开对机械振动信公式定义如下：号进行分析，有效地提取了故障特征信息，显示了时频s(f)=

7、∑∑amng)(1)分析在信号处理领域的巨大潜力。旋转机械系统中，轴承、齿轮工作表面出现缺陷式中gin．(f)=g(t—m)称为Gabor基函数，系数时，会产生周期性冲击激发其固有振动，然而故障信息a称为Gabor展开系数，为采样间隔，力为频率采则通过振动信号表征出来。鉴于机械故障特征信号具样间隔。Gabor展开系数a积分表示形式称为Gabor有周期性或近似周期性，提出了基于Gabor变换的特变换，公式为收稿日期：2013—05—15：修回日期：2013—06一l9作者简介：李兴慧(1983一)，女，河