针对分数低阶Alpha稳定分布特性下轴承振动信号乘积函数(product functions,简称PF)的高阶统计特征提取性能退化问题,提出了轴承振动信号PF分量的分数低阶特征提取方法.通过信号平稳化PF分量的概率密度函数(probability density function,简称PDF)曲线拖尾及特征指数α估计,验证轴承振动信号PF分量的分数低阶Alpha分布特性,并提出最优分数低阶统计量和共变低维流行映射矩构成轴承特征矩阵,以降低二阶及高阶统计量对信号分量特征描述误差,实现不同故障轴承特性的准确性表征.通过轴承特征散点图对比分析,结果表明,分数低阶次特征对轴承振动信号PF分量描述更为准确,不同状态轴承特征描述准确性和区分效果提升明显,具有一定的可行性及实际应用优势.
Alpha稳定分布 分数低阶次 共变 特征描述