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基于SVD-高斯小波的振动信号非平稳特征提取方法
引用本文:赵玲,程发斌,黄大荣.基于SVD-高斯小波的振动信号非平稳特征提取方法[J].现代科学仪器,2012(1):27-30.
作者姓名:赵玲  程发斌  黄大荣
作者单位:1. 重庆交通大学信息科学与工程学院,重庆,400074
2. 中国工程物理研究院总体工程研究所,四川绵阳,621900
基金项目:国家自然科学基金资助项目(旋转机械振动瞬时特征多目标状态映射的可视化研究,编号:51005261);重庆市自然科学基金资助项目(编号:cstc2011jjA70007)
摘    要:分析了高斯小波及其滤波特性,结合小波变换技术和奇异值分解技术,提出了基于奇异值分解和高斯小波的滤波消噪方法,解决了传统小波去噪方法的不足。该方法可以很好的降低噪声信号,有效提取信号中周期成分,具有较好的瞬态信息提取能力,并通过齿轮箱振动信号降噪实验说明该方法在故障特征提取中的重要性,以及本降噪方法的有效性。

关 键 词:奇异值分解  高斯小波  小波降噪  特征提取

The Feature Extraction Method of Non-Stationary Vibration Signal Based on SVD-Gauss Wavelet
Zhao Ling,Cheng Fabin,Huang Darong.The Feature Extraction Method of Non-Stationary Vibration Signal Based on SVD-Gauss Wavelet[J].Modern Scientific Instruments,2012(1):27-30.
Authors:Zhao Ling  Cheng Fabin  Huang Darong
Affiliation:1(1Chongqing Jiaotong University,the College of Information Science and Engineering,Chongqing,400074; 2 China Academy of Engineering Physics,Sichuan,Mianyang,612900)
Abstract:This paper analyzes Gauss wavelet and the filter properties,a new method of filtering and de-noising based on optimal Gaussian wavelet and Singular Value Decomposition(SVD) is put forward.Feature extraction and signal de-noising of the fault signal have been the most important investigation in the signal processing.By reducing the noise of machinery vibration signal,the mechanical fault information can be obtained effectively.The new de-noising method,which possesses better transient information extraction ability,could reduce the noise and extract the period of the signal effectively and assure the validity of the fault feature recognition.
Keywords:Singular Value Decomposition  Gauss wavelet  Feature extraction
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