一种新的复杂网络建模和特征提取方法及应用

摘要

现有复杂网络应用于故障诊断时,通常基于时域信息出发建模,造成信号频域特征缺失,并且提取的网络拓扑特性过于宏观,对网络内部的局部变化不敏感。相比于宏观特征,局部特征往往蕴含更为丰富的信息,能更准确地表征网络模型。针对此问题,提出一种基于频域复杂网络分解的局部特征提取新方法,该方法借助复杂网络的结构特性来获取信号在频域的变化规律,采用对网络局部变化敏感的微观特性表征整个网络模型,不受机理的限制,应用灵活。采用滚动轴承不同故障的数据进行验证,并与常规复杂网络拓扑特征和时域统计参数进行对比分析,结果表明,本研究方法及提取的特征可分性好,对故障识别正确率达99%,可满足滚动轴承故障诊断的需求,同时对其他非平稳信号处理及识别有一定的借鉴意义。