【摘 要】
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为了有效提取齿轮振动信号的低、高频带故障特征,本文设计了形态小波包分析方法.由于形态学滤波器具有良好的提取信号非线性特征的特点,同时小波包是一种精细的信号分解方法,能够同时刻画信号各频带特征.因此,本文将形态学滤波器与小波包分解方法相结合,构造形态小波包,对信号进行分析.在某油田的状态监测和故障诊断实践中,采用该方法有效提取了齿轮振动信号的非线性特征,诊断出了往复式注水泵减速箱齿面磨损及齿根裂纹故
【机 构】
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中国石油大学(北京)机械与储运工程学院,北京 102249 中国石油大学(北京)机械与储运工程学院
【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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为了有效提取齿轮振动信号的低、高频带故障特征,本文设计了形态小波包分析方法.由于形态学滤波器具有良好的提取信号非线性特征的特点,同时小波包是一种精细的信号分解方法,能够同时刻画信号各频带特征.因此,本文将形态学滤波器与小波包分解方法相结合,构造形态小波包,对信号进行分析.在某油田的状态监测和故障诊断实践中,采用该方法有效提取了齿轮振动信号的非线性特征,诊断出了往复式注水泵减速箱齿面磨损及齿根裂纹故障.
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