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适于声发射信号故障特征提取的小波函数 总被引:2,自引:0,他引:2
小波分析具有很强的弱信号检测能力,适于提取声发射信号的故障特征,但是在目前声发射信号的小波分析中,所普遍采用的小波函数诊断效果欠佳,亟需改进和优化.在分析典型机械故障声发射信号特征的基础上,根据损伤型声发射信号故障特征的提取原理,通过连续小波基函数的构造方法,设计了一种适于声发射信号故障特征提取的小波基函数.将该函数与普遍使用的Daubechies小波同时用于声发射检测的滚动轴承损伤类型及部件的识别,结果表明前者的诊断效果更加清晰、准确、可靠.理论分析和试验研究均证明了所构造小波函数的科学性和有效性. 相似文献
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小波包在声发射信号特征提取中的应用 总被引:1,自引:3,他引:1
在分析典型声发射(AE)信号特征的基础上,根据机械故障或损伤引发的AE信号的特征提取原理,首次提出AE信号的小波包特征提取分析法。该方法利用小波包将信号按任意时频分辨率分解到不同频段的特点,可从AE信号中提取和重构出所需的特定时频段(点)上的特征信号,解决了不能从噪声大、频带宽和数据量大的实测AE信号中有效提取特征信号的难题。介绍了该方法的具体算法,并通过仿真研究了该方法在强噪声背景下提取特征信号的能力;将其用于声发射检测的滚动轴承损伤类型及部件的识别,诊断结果十分清晰、可靠和精确。仿真和实验研究均表明了AE信号的小波包特征提取分析法能有效应用于基于声发射技术的状态监测和故障诊断。 相似文献
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