【摘 要】
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论文针对目前小波分析在机械故障诊断研究中存在的问题,推导了正交小波变换图形显示算法,并与Mallat快速算法相结合,使小波分析具有优良时频局部化特性得以充分发挥,真正实现
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论文针对目前小波分析在机械故障诊断研究中存在的问题,推导了正交小波变换图形显示算法,并与Mallat快速算法相结合,使小波分析具有优良时频局部化特性得以充分发挥,真正实现了信号的多分辨分析;首次对常用小波基在信号处理中的特性进了研究,为机械故障诊断中小波基的选择提供了依据.在此基础上,论文首次将小波变换图形显示算法用于机械故障诊断,研究了应用这种算法产现信噪分离、特征提取的方法;成功提取出了提升机减速箱、斜轴式柱塞泵中微弱的零部件振动故障信息,解决了机械故障诊断中的难题;研究了小波--神经网络诊断技术,实现了斜轴泵故障的自动识别.论文研究了斜轴泵振动信号经小波变换在不同尺度下的分维及故障诊断技术;将分形维数用于设备状态监测,为斜轴泵变工况下的状态监测提供了有效途径;将小波变换和分形理论相结合,提出了用分形指数进行故障识别的新方法.
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