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小波基函数在故障诊断中的最佳选择 总被引:9,自引:0,他引:9
通过定性与定量的分析,提出了在对冲击信号进行连续小波变换时选择最佳小波基函数的方法和小波变换 后故障特征提取效果优劣的检验手段,并且得出了对于冲击性信号的连续小波变换,小波基函数的最佳选择为 Morlet函数的结论。 相似文献
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Zhang Hanlei Zhou Jiemin Li Gang 《Frontiers of Electrical and Electronic Engineering in China》2007,2(3):355-360
Eccentricity is one of the frequent faults of induction motors, and it may cause rub between the rotor and the stator. Early
detection of significant rub from pure eccentricity can prolong the lifespan of induction motors. This paper is devoted to
such mixed-fault diagnosis: eccentricity plus rub fault. The continuous wavelet transform (CWT) is employed to analyze vibration
signals obtained from the motor body. An improved continuous wavelet transform was proposed to alleviate the frequency aliasing.
Experimental results show that the proposed method can effectively distinguish two types of faults, single-fault of eccentricity
and mixed-fault of eccentricity plus rub.
Translated from Proceedings of the Chinese Society for Electrical Engineering, 2006, 26(8): 159–162 [译自: 中国电机工程学报] 相似文献
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本文利用CFD分析与风洞测试两种手段对整车前端冷却模块气流场进行分析验证,通过对4个车速即(20、50、90和110)km/h下的15个测点的气流情况进行分析得出,CFD分析与试验结果十分吻合,计算值与试验值的误差在可接受的范围内。本工作验证了CFD分析的准确性,对于整车前端冷却模块流场的考察完全可以用CFD模拟代替试验,节省开发费用,对整车开发有重要的指导意义。 相似文献
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《Measurement》2014
Acoustic signal from a gear mesh with faulty gears is in general non-stationary and noisy in nature. Present work demonstrates improvement of Signal to Noise Ratio (SNR) by using an active noise cancellation (ANC) method for removing the noise. The active noise cancellation technique is designed with the help of a Finite Impulse Response (FIR) based Least Mean Square (LMS) adaptive filter. The acoustic signal from the healthy gear mesh has been used as the reference signal in the adaptive filter. Inadequacy of the continuous wavelet transform to provide good time–frequency information to identify and localize the defect has been removed by processing the denoised signal using an adaptive wavelet technique. The adaptive wavelet is designed from the signal pattern and used as mother wavelet in the continuous wavelet transform (CWT). The CWT coefficients so generated are compared with the standard wavelet based scalograms and are shown to be apposite in analyzing the acoustic signal. A synthetic signal is simulated to conceptualize and evaluate the effectiveness of the proposed method. Synthetic signal analysis also offers vital clues about the suitability of the ANC as a denoising tool, where the error signal is the denoised signal. The experimental validation of the proposed method is presented using a customized gear drive test setup by introducing gears with seeded defects in one or more of their teeth. Measurement of the angles between two or more damaged teeth with a high level of accuracy is shown to be possible using the proposed algorithm. Experiments reveal that acoustic signal analysis can be used as a suitable contactless alternative for precise gear defect identification and gear health monitoring. 相似文献
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吞咽障碍早期筛查是降低吞咽障碍发病率的重要手段,而对吞咽事件(SE)的准确识别是吞咽障碍筛查和治疗过程中的关键环节。阻抗咽造影(IPG)是一种新型非侵入式吞咽事件检测方法,但现有的IPG技术仅检测阻抗幅值而忽略了同样重要的相位信息。为了实现对吞咽事件的全面检测及智能识别,该文提出一种基于整周期数字锁相放大原理的复阻抗咽造影(CIPG)检测方法,设计了基于FPGA的CIPG检测系统以连续描记吞咽过程的复阻抗(阻抗幅值和相位)信息,并设计了基于连续小波变换(CWT)和GoogLeNet相结合的吞咽事件智能识别算法。设计了包含喝水、干咽、吃面包、吃酸奶、咳嗽等5种吞咽事件的识别实验,实验结果表明,仅利用阻抗幅值信息时的吞咽事件识别准确率为86.1%,而同时利用阻抗幅值和相位信息时的识别准确率为95.7%,后者的识别准确率高于其它算法。该研究证实了CIPG技术和吞咽事件智能识别算法的有效性与优越性,为下一步开发基于CIPG的吞咽障碍早期筛查方法奠定了理论和技术基础。 相似文献