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摘要:
用傅里叶变换和小波变换寻找并分解出最能反映汽车后桥故障的频率段,再从该频率段的重建信号中提取最能反映故障的特征(包括信号的方差和峰态).为了寻找最优判断故障的指标,从现场采集的后桥总成振动信号数据库中抽取一定样本的正常件和故障件,并提取每个工件信号的特征数据,用支持向量机神经网络可得到最优的分类指标.
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文献信息
篇名 运用小波变换检测汽车后桥总成故障
来源期刊 振动、测试与诊断 学科 工学
关键词 故障检测 小波变换 特征提取 汽车后桥总成
年,卷(期) 2009,(3) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 356-361
页数 6页 分类号 TP183|TH133
字数 3709字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-6801.2009.03.025
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 姚进 四川大学制造科学与工程学院 217 1484 19.0 28.0
2 任德均 四川大学制造科学与工程学院 57 206 7.0 10.0
3 余德平 四川大学制造科学与工程学院 20 57 4.0 6.0
4 史延枫 成都大学工业制造学院 7 26 3.0 5.0
5 王宝强 四川大学制造科学与工程学院 2 11 2.0 2.0
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研究主题发展历程
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小波变换
特征提取
汽车后桥总成
研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
振动、测试与诊断
双月刊
1004-6801
32-1361/V
南京市御道街29号
chi
出版文献量(篇)
2937
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