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基于小波分析的透平机械振动故障特征定量识别研究
引用本文:侯敬宏,黄树红,申弢,张燕平.基于小波分析的透平机械振动故障特征定量识别研究[J].南京师范大学学报,2002,2(2):26-29,36.
作者姓名:侯敬宏  黄树红  申弢  张燕平
作者单位:华中科技大学能源与动力工程学院,华中科技大学能源与动力工程学院,华中科技大学能源与动力工程学院,华中科技大学能源与动力工程学院 430074,武汉,430074,武汉,430074,武汉,430074,武汉
基金项目:国家自然科学基金项目资助 (5 0 10 5 0 0 4)
摘    要:通过对透平机械振动信号的连续小波变换,利用小波滤波器良好的时频特性,研究了振动故障信号的统计特征.在信号的特征提取中引入“灰度矩”,并把一阶矩作为定量指标.对8种典型振动故障信号的初步研究表明,这种方法能够简单有效地提取信号的特征,区分振动故障.

关 键 词:小波变换  故障诊断  信号处理  特征提取
文章编号:1672-1292(2002)02-0026-04

Wavelet-based Quantitative Analysis of Vibration Signal of Turbine Machines
Hou Jinghong,Huang Shuhong,Shen Tao,Zhang Yanping.Wavelet-based Quantitative Analysis of Vibration Signal of Turbine Machines[J].Journal of Nanjing Nor Univ: Eng and Technol,2002,2(2):26-29,36.
Authors:Hou Jinghong  Huang Shuhong  Shen Tao  Zhang Yanping
Abstract:On the basis of the very good time frequency domain features of wavelet, this paper studies, the continuous wavelet coefficients of turbine mechanical vibration signal. Considering feature extracting,this paper puts forward new statistics and proves that this kind of one order moment is very effective with 8 kinds of fault analysis results given.Preparatory research shows that this quantitative analysis method can be used for extracting features of vibration siganl.
Keywords:wavelet transform  fault diagnosis  signal processing  feature extracting
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