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通过对电机发生故障情况下的振动信号进行小波包分解及重构,计算出信号在分解的各个频段内的能量谱,进行归一化后作为神经网络的训练样本,以此来实现电机故障类型的诊断。
小波包在电机信号故障特征提取中的应用
【摘 要】
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通过对电机发生故障情况下的振动信号进行小波包分解及重构,计算出信号在分解的各个频段内的能量谱,进行归一化后作为神经网络的训练样本,以此来实现电机故障类型的诊断。
【机 构】
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长春工业大学电气与电子工程学院,吉林大学汽车动态模拟国家重点实验室
【出 处】
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长春工业大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2013年04期
【基金项目】
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吉林省重大科技攻关项目(10ZDGG002)
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