【摘 要】
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针对滚动轴承共振解调中如何快速获取最优滤波器的难题，提出了一种新的故障特征提取方法。利用morlets小波函数构造基于组合小波函数的滤波器。并结合量子行为粒子群优化算法
【机 构】
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装备修理监修室,92730部队装备部技术监测室,391656部计量站
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针对滚动轴承共振解调中如何快速获取最优滤波器的难题，提出了一种新的故障特征提取方法。利用morlets小波函数构造基于组合小波函数的滤波器。并结合量子行为粒子群优化算法对轴承故障信号进行优化滤波，以相关峭度作为评定指标选取最优滤波信号。本方法增强了滤波的带通特性，提高了优化滤波的速度和优化效果，能够较快的收敛于最优解。仿真研究结果表明，与一般的经典算法相比，该方法得出的最优滤波信号的故障特征更明显，同等滤波效果所用的优化时间更少。为滤波器参数的选取提供了保障。
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