【摘 要】
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针对传统小波降噪方法存在的伪Gibbs现象,本文引入循环平移算法,并与CL3多小波、GHM多小波变换技术相结合,用于机电设备的故障诊断研究.相对传统小波,多小波具有多个尺度函数
【机 构】
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北京工业大学 机电学院 先进制造技术北京市重点实验室,北京 100124
【出 处】
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2014年全国设备监测诊断与维护学术会议、第十六届全国设备监测与诊断学术会议、第十四届全国设备故障诊断学术会议暨2014
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针对传统小波降噪方法存在的伪Gibbs现象,本文引入循环平移算法,并与CL3多小波、GHM多小波变换技术相结合,用于机电设备的故障诊断研究.相对传统小波,多小波具有多个尺度函数和小波函数,可以匹配信号中不同的特征信息;循环平移方法将信号在一定范围内平移,改变原信号的排列次序,以改变突变点在整个信号中的位置,消除或降低伪Gibbs现象.本方法首先对故障信号进行循环平移,再将平移后的故障信号进行多小波降噪,最后,通过逆循环平移完成降噪信号的重构.针对循环平移算法中的最佳算子,本文也进行了优化分析.将优化后的降噪算法用于滚动轴承实验信号和工程数据分析,并以峭度指标和均方根误差作为评价指标,验证该算法对机械故障特征的提取能力.
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