【摘 要】
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分析了小波的频率分解特性及信号分解后的频率分布范围,并将小波变换与功率谱分析相结合,利用小波将检测到的轴承正常信号和故障信号分解到各个频段,通过比较分解出正常信号
【机 构】
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军械工程学院导弹工程系,军械工程学院导弹工程系 石家庄050003,石家庄050003
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分析了小波的频率分解特性及信号分解后的频率分布范围,并将小波变换与功率谱分析相结合,利用小波将检测到的轴承正常信号和故障信号分解到各个频段,通过比较分解出正常信号与噪声信号的功率谱,分析轴承故障原因,得出故障模式。
The characteristics of wavelet decomposition and the range of frequency distribution after signal decomposition are analyzed. Combining the wavelet transform and power spectrum analysis, the detected normal and fault signals of the bearing are decomposed into various frequency bands by using wavelet, and the normal signals And the power spectrum of the noise signal, analyze the cause of the bearing fault and get the fault mode.
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