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摘要:
故障特征提取是大型机械设备状态监测和故障诊断领域的核心问题.传统的振动故障特征提取方法主要是基于频谱分析的方法,小波变换的出现则为该领域提供了新的工具.文中提出并构造了一种改进的冗余提升小波变换算法来提取振动信号的时域特征.算法以第2代小波为基础,设计了冗余提升小波变换的算法,不进行分裂,直接利用构造的算子进行预测和更新,各层分量和原始信号的.数据长度相同,从而保留了更多的时域信息.研究了提升小波和冗余提升小波算法中存在的频率混叠问题,阐述了产生频率混叠的原因.通过对冗余提升小波分解得到的近似信号和细节信号采用傅里叶变换的方法消除了与其对应频带无关的频率成分,以突出相应频带信号的时域特征.对仿真信号和实际汽轮发电机组振动故障信号进行了分析,结果表明,改进的冗余提升小波变换算法能够较理想地提取出故障特征,有效地解决了提升小波算法中存在的频率混叠问题.
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文献信息
篇名 基于改进冗余提升方案的汽轮机组振动故障特征提取
来源期刊 中国电机工程学报 学科 工学
关键词 小波 冗余提升方案 特征提取 故障诊断 汽轮发电机组
年,卷(期) 2008,(8) 所属期刊栏目 热工自动控制
研究方向 页码范围 88-93
页数 6页 分类号 TM621
字数 3710字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0258-8013.2008.08.016
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 鲍文 83 1111 20.0 29.0
2 于达仁 242 3647 29.0 50.0
3 周瑞 14 187 8.0 13.0
4 杨建国 112 1364 21.0 29.0
5 左国华 11 47 4.0 6.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
小波
冗余提升方案
特征提取
故障诊断
汽轮发电机组
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国电机工程学报
半月刊
0258-8013
11-2107/TM
大16开
北京清河小营东路15号 中国电力科学研究院内
82-327
1964
chi
出版文献量(篇)
16022
总下载数(次)
42
总被引数(次)
572718
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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