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摘要:
针对目前故障诊断中从大量信号中难以自适应选取有效信号的问题,提出一种将小波包分解与shannon熵相结合自适应选取有效信号的方法.对故障信号进行小波包分解,计算频带熵值以量化信号的复杂程度.以熵值大小为指标,找寻小波包最大熵所在的一段频率信号,以此信号为有效信号进行小波包信号重构.将重构后信号进行EMD分解,对得到的IMF分量进行Hilbert包络谱分析,有效分离和突出故障频率.实验研究表明采用该方法自适应选取的有效信号能够保证所提取轴承故障特征频率的有效性和直观性,使故障诊断的实时性得到增强.
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文献信息
篇名 一种自适应提取有效信号的滚动轴承故障诊断方法
来源期刊 噪声与振动控制 学科 工学
关键词 振动与波 故障诊断 自适应 小波包最大熵 EMD包络谱
年,卷(期) 2018,(2) 所属期刊栏目 信号处理与故障诊断
研究方向 页码范围 150-153,161
页数 5页 分类号 TH165
字数 2625字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-1355.2018.02.029
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 崔亚辉 西安理工大学机械与精密仪器工程学院 81 349 10.0 16.0
2 刘晓琳 西安理工大学机械与精密仪器工程学院 12 62 5.0 7.0
3 邢欣 西安理工大学机械与精密仪器工程学院 1 5 1.0 1.0
4 王增杰 西安理工大学机械与精密仪器工程学院 1 5 1.0 1.0
5 李龙龙 西安理工大学机械与精密仪器工程学院 4 5 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
振动与波
故障诊断
自适应
小波包最大熵
EMD包络谱
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
噪声与振动控制
双月刊
1006-1355
31-1346/TB
大16开
上海市华山路1954号上海交通大学
4-672
1981
chi
出版文献量(篇)
4977
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4
总被引数(次)
36734
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