【摘 要】
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针对滚动轴承早期微弱故障识别困难的问题,提出一种基于可调品质因子小波变换的特征提取方法。利用可调品质因子小波对原始信号进行处理,将其分解为若干子带信号,为了使所得
【机 构】
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华北电力大学能源动力与机械工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51307058,51475164);河北省自然科学基金项目(E2014502052);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2015XS120)~~
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针对滚动轴承早期微弱故障识别困难的问题,提出一种基于可调品质因子小波变换的特征提取方法。利用可调品质因子小波对原始信号进行处理,将其分解为若干子带信号,为了使所得信号分量包含尽可能多的故障相关信息,以峭度为指导标准对子带信号做进一步合并处理,并从所得结果中筛选出峭度极值分量,利用相关系数准则剔除冗余分量后,通过分析保留信号分量的包络谱来判断轴承的故障类型。利用所述方法对仿真信号和试验信号进行分析,均成功提取出微弱特征频率成分,由此表明该方法可实现轴承早期故障的精确诊断,具有一定可靠性和应用价值。
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