利用吉布斯现象识别微弱振动脉冲

• 作者: 段鸿杰 郑长松 陈宝瑞 陈漫 马彪
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 吉布斯现象 脉冲序列 高频分量 峭度系数
• 年，卷（期）: 2009,（22）
• 所属期刊栏目: 模式识别
• 页码范围: 181-183
• 页数: 3页
• 分类号: TP206+.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2009.22.073

摘要

周期信号与时域脉冲序列的频谱特点有明显差别,前者能量主要集中在一定的频段,后者能量分布较宽;二者傅立叶分解的余项收敛速度也有所不同.利用吉布斯现象所反映出的信号分析中的截断及误差原理,可以将经过调制的微弱脉冲的测量问题,给以比较好的解决.通过评价经过较强载波信号调制的微弱脉冲信号的高阶余项,可以对脉冲序列在高频范围内的能量优势给以获取、识别和评价.试验证明,该系统的技术参数满足机械系统特定脉冲故障分析的需求.文中所述的原理、测量和数据处理方法,对复杂机械中轴承的早期故障诊断具有非常重要的意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑长松	北京理工大学机械与车辆工程学院	57	396	10.0	17.0
2	马彪	北京理工大学机械与车辆工程学院	155	1479	22.0	27.0
3	陈宝瑞	北京理工大学机械与车辆工程学院	8	70	5.0	8.0
4	陈漫	北京理工大学机械与车辆工程学院	23	156	8.0	12.0
5	段鸿杰	北京理工大学机械与车辆工程学院	2	11	1.0	2.0