【摘 要】
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针对强噪声背景下机械信号故障特征的提取问题,构造了一种提取该类信号时域特征的冗余第2 代小波方法.该方法通过对初始预测算子和更新算子插值补0,来获得不同分解层上的预测
【机 构】
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西安交通大学机械学院,西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室
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针对强噪声背景下机械信号故障特征的提取问题,构造了一种提取该类信号时域特征的冗余第2 代小波方法.该方法通过对初始预测算子和更新算子插值补0,来获得不同分解层上的预测算子和更新算子.冗余第2代小波不需要剖分运算,直接利用构造的算子对逼近信号进行对称预测和更新,可使逼近信号和细节信号的数据点数保持不变,并根据每层细节信号的噪声特点选取降噪阈值门限.实验和工程振动信号分析表明,冗余第2代小波的降噪效果优于其他类型的小波方法,较理想地提取出了滚动轴承内圈剥落和汽轮发电机组高压缸蒸汽激振的时域故障特征.
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