| 钻削振动信号小波包分频谱减特征增强方法 |
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| 引用本文： | 周友行,李勇,章本毅,石弦韦,刘疏.钻削振动信号小波包分频谱减特征增强方法[J].振动．测试与诊断,2018,38(6):1211-1216. |
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| 作者姓名： | 周友行 李勇 章本毅 石弦韦 刘疏 |
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| 作者单位： | (湘潭大学机械工程学院，湘潭411105) |
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| 基金项目： | （国家自然科学基金资助项目(51775468，51375419，51375418)；湘潭大学海泡石专项资助项目） |
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| 摘 要： | 针对在钻削加工噪声背景下振动信号微弱特征识别和提取困难的问题,提出了一种基于小波包分频谱减的钻削振动信号特征增强方法。首先,在经典谱减法原理的基础上,将钻削前机床空转信号视为监测信号的"加性噪声";其次,根据钻削过程振动信号的特点,采用小波包分解方法将"加性噪声"和监测信号分成多个子频带;最后,对每个子频带内"加性噪声"的相应频带进行谱减处理后,重构钻削振动信号。仿真和实验结果表明,该方法能有效降低环境噪声对钻削过程特征提取的影响,从而达到增强监测信号特征的目的,同时建立了钻削过程与监测信号之间很好的映射关系模型。
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| 关 键 词： | 振动信号 微弱特征 映射模型 小波包 谱减法 |
Feature Enhancement Method for Drilling Vibration Signal by Using Wavelet Packet Division-Spectral SubtrAction |
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| Feature Enhancement Method for Drilling Vibration Signal by Using Wavelet Packet Division-Spectral SubtrAction.Feature Enhancement Method for Drilling Vibration Signal by Using Wavelet Packet Division-Spectral SubtrAction[J].Journal of Vibration,Measurement & Diagnosis,2018,38(6):1211-1216. |
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| Authors: | Feature Enhancement Method for Drilling Vibration Signal by Using Wavelet Packet Division-Spectral SubtrAction |
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| Affiliation: | (School of Mechanical Engineering, Xiangtan University Xiangtan, 411105, China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | vibration signal weak feature mapping model wavelet packet spectral subtraction |
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