【摘 要】
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针对频率切片小波变换在强背景噪声条件下故障特征识别能力不足的缺点,提出了奇异值分解和频率切片小波变换相结合的故障特征提取方法.首先利用原始信号构造Hankel矩阵,根据
【机 构】
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华北电力大学科技学院,华北电力大学能源动力与机械工程学院,湖南雁能建设集团有限公司输电工程分公司
【基金项目】
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河北省自然科学基金资助项目（编号：E2014502052）,中央高校基本科研业务费专项基金资助项目（编号：2014MS154、2015XS120）.
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针对频率切片小波变换在强背景噪声条件下故障特征识别能力不足的缺点,提出了奇异值分解和频率切片小波变换相结合的故障特征提取方法.首先利用原始信号构造Hankel矩阵,根据奇异值差分谱单边极大值原则确定阶次并进行降噪处理;继而利用频率切片小波对降噪信号进行分析,得到全频带时频图后,对能量集中的时频区域进行细化分析;通过频率切片小波逆变换得到相应 的重构信号;最终可以从重构信号的波形图中提取出轴承故障特征频率信息.仿真信号和实测信号分析表明,该方法能够实现滚动轴承运行状态的准确判别,对实际工程应用具有重要意义.
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