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摘要:
提出了一种基于小波包分解与EMD的故障诊断特征提取方法.对故障振动信号进行小波包分解,并将其高频部分节点信号进行重构,对2个节点的重构信号分别进行EMD分解,得到一系列的IMF分量:提取每个节点的各个IMF分量的能量值并归一化后作为轴承的故障特征量输入神经网络进行诊断.通过实验证明2种方法的结合具有良好的局部分析能力及自适应分解的特点,可以提取更加有效的特征值,因此在进行诊断时,具有更快的速度与更高的准确率.
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文献信息
篇名 基于小波包分解和EMD的滚动轴承故障诊断方法研究
来源期刊 煤矿机械 学科 工学
关键词 小波包分解 EMD 故障诊断
年,卷(期) 2015,(2) 所属期刊栏目 故障·诊断
研究方向 页码范围 270-272
页数 3页 分类号 TP277.3|TH133.3
字数 1835字 语种 中文
DOI 10.13436/j.mkjx.201502115
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 文妍 26 129 6.0 10.0
2 谭继文 93 414 8.0 14.0
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研究主题发展历程
节点文献
小波包分解
EMD
故障诊断
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
煤矿机械
月刊
1003-0794
23-1280/TD
大16开
哈尔滨市古香街30号
14-38
1980
chi
出版文献量(篇)
21080
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49
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87205
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