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基于小波包的轴承信号降噪和特征提取的研究 总被引:1,自引:1,他引:0
为有效识别轴承故障特征,以轴承内圈故障的信号为例,采用在非平稳信号消噪和以频带能量分布作为故障特征方面有着广泛应用的小波包进行Mat-lab仿真,获得小波包降噪后的信号和作为内圈故障特征的频带能量分布。通过分析频带能量,其结果与实际故障相一致,得出小波包在轴承故障特征提取方面有着一定的优越性。 相似文献
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故障特征参数的准确提取是故障诊断的一个关键性问题。提出了一种基于卷积型小波包能量矩的特征提取方法。相比传统的小波包能量特征提取方法,基于卷积型小波包能量矩的特征提取方法能更有效地提取信号在各频带上的能量分布特征。仿真和实验验证了利用小波包能量矩进行故障诊断是一个有效的方法。 相似文献
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小波包分解在球磨机的故障特征提取中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
对实验中测得的球磨机噪声信号进行了小波包分析 ,指出可用不同频段信号的小波包系数来表征不同信号的特征。提取信号波形的分形维数和信号的均方根值作为反映故障特征信息的指标 ,并给出分形维数和信号能量的计算方法。以分形维数和信号能量为元素的特征矢量可作为故障诊断系统的输入矢量 ,对球磨机的运行状态故障进行了诊断。实验结果表明 ,本文提出的故障特征提取方法可以较好地应用于球磨机运行状态的故障诊断。 相似文献
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故障特征参数的准确提取是故障诊断的一个关键性问题.提出了一个基于卷积型小波包能量矩的特征提取方法.相比传统的小波包能量特征提取方法,基于卷积型小波包能量矩的特征提取方法能更有效地提取信号在各频带上的能量分布特征.仿真和实验验证了利用小波包能量矩进行故障诊断是一个有效的方法. 相似文献