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摘要:
为有效提取滚动轴承故障振动信号的故障冲击特征,提出了基于FSWT细化时频谱 SVD降噪的冲击特征分离提取方法。首先对原始信号进行频率切片小波变换得到全频带下的时频分布,然后根据时频谱能量分布特点选择出感兴趣的时频区域,再以较高的时频分辨率对感兴趣的时频区域进行细化分析得到细化的时频谱,从而分割出含有故障特征时频区域。为克服噪声对细化时频谱精度的影响,FSWT细化分析过程融入SVD降噪,通过对FSWT细化时频谱系数矩阵进行奇异值差分谱阈值降噪,使得FSWT细化时频谱的冲击特征更加明显,最后通对降噪后的细化时频谱进行 FSWT 逆变换重构,分离出故障冲击信号。仿真分析和故障诊断实例表明,基于FSWT细化时频谱 SVD降噪的冲击特征分离提取方法能够成功从低信噪比信号中提取出周期性的冲击特征,有效地实现对滚动轴承各种故障的诊断。
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文献信息
篇名 基于FSWT细化时频谱SVD降噪的冲击特征分离方法
来源期刊 中国机械工程 学科 工学
关键词 频率切片小波变换 奇异值分解 滚动轴承 故障诊断
年,卷(期) 2016,(9) 所属期刊栏目 信息技术
研究方向 页码范围 1184-1190
页数 7页 分类号 TH13
字数 4386字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-132X.2016.09.008
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 周志雄 113 1471 19.0 34.0
2 何志坚 17 44 4.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
频率切片小波变换
奇异值分解
滚动轴承
故障诊断
研究起点
研究来源
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研究去脉
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相关学者/机构
期刊影响力
中国机械工程
半月刊
1004-132X
42-1294/TH
大16开
湖北省武汉市湖北工业大学772信箱
38-10
1973
chi
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206238
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