【摘 要】
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滚动轴承的故障信号通常具有非平稳性、复杂性、早期故障微弱性等特征,采用传统信号处理技术和单一的特征提取方法难以挖掘振动信号的故障信息。论文以滚动轴承的故障诊断为目的,对混合故障诊断方法以及其工程应用进行了研究。针对滚动轴承故障信号的非平稳性,论文结合小波包分解在处理非平稳信号上的优势提出了基于小波包分解的滚动轴承故障诊断模型。该模型采用小波包分解将振动信号分解成若干相互独立的子频带,分别计算各频带
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滚动轴承的故障信号通常具有非平稳性、复杂性、早期故障微弱性等特征,采用传统信号处理技术和单一的特征提取方法难以挖掘振动信号的故障信息。论文以滚动轴承的故障诊断为目的,对混合故障诊断方法以及其工程应用进行了研究。针对滚动轴承故障信号的非平稳性,论文结合小波包分解在处理非平稳信号上的优势提出了基于小波包分解的滚动轴承故障诊断模型。该模型采用小波包分解将振动信号分解成若干相互独立的子频带,分别计算各频带的能量及时域特征,以此作为轴承的故障特征并输入聚类算法对滚动轴承的故障类型进行诊断。通过实验验证,表明该
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