【摘 要】
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在机电设备的故障诊断过程中,故障特征辨识通常会受到背景噪声的干扰,如何剔除干扰成分、有效捕捉隐含的故障特征是诊断成败的关键。为了实现这一目的,提出了一种基于改进阈
【机 构】
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北京工业大学先进制造技术北京市重点实验室
【基金项目】
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北京市教委科技计划项目(KM201410005027)
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在机电设备的故障诊断过程中,故障特征辨识通常会受到背景噪声的干扰,如何剔除干扰成分、有效捕捉隐含的故障特征是诊断成败的关键。为了实现这一目的,提出了一种基于改进阈值策略的多小波循环平移降噪算法。针对传统阈值降噪算法的不足,同时结合软、硬阈值函数的特点,对已有的阈值函数进行改进。考虑到降噪过程中产生的PesudoGibbs现象,将循环平移算法引入多小波的降噪过程中。通过滚动轴承的模拟故障实验和轧机齿轮箱的现场诊断,表明循环平移多小波改进阈值降噪方法能有效地滤除背景噪声;运用峭度指标和均方根误差作为量化参照,
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