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基于小波分析的旋转机械振动信号定量特征研究
引用本文:侯敬宏,黄树红,申弢,张燕平. 基于小波分析的旋转机械振动信号定量特征研究[J]. 机械工程学报, 2004, 40(1): 131-135
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,武汉,430074;华中科技大学能源与动力工程学院,武汉,430074;华中科技大学能源与动力工程学院,武汉,430074;华中科技大学能源与动力工程学院,武汉,430074
基金项目:国家自然科学基金资助项目(50105004)
摘    要:通过对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,研究了振动信号经过连续小波交换后的统计特征。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种典型故障信号的研究表明,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
修稿时间:2002-08-26

WAVELET-BASED QUANTITATIVE ANALYSIS OF VIBRATION SIGNAL OF ROTARY MACHINES
Hou Jinghong Huang Shuhong Shen TaoZhang Yanping. WAVELET-BASED QUANTITATIVE ANALYSIS OF VIBRATION SIGNAL OF ROTARY MACHINES[J]. Chinese Journal of Mechanical Engineering, 2004, 40(1): 131-135
Authors:Hou Jinghong Huang Shuhong Shen TaoZhang Yanping
Affiliation:Huazhong University of Science and Technology
Abstract:Wavelet has very good time-frequency domain features, the continuous wavelet coefficients of mechanical vibration signal is studied. From the aspect of feature extracting, this paper puts forward a new statistics and proved that this kind of one-order moment is very effective. 8 kinds of fault analysis results are given in detail. Research show that this quantitative analysis method could be used for extracting features of vibration siganl.
Keywords:Wavelet transform Fault diagnosis Signal processing Feature extracting
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