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基于小波分析的机械故障特征提取研究
被引：6
作者：
陈长征
罗跃纲
张省
虞和济
机构：
[1] 沈阳工业大学建筑工程系!沈阳
[2] 东北大学设备诊断工程中心!沈阳
来源：
关键词：
小波分析;
程度;
D O I：
10.16579/j.issn.1001.9669.2001.01.037
中图分类号：
TH17 [机械运行与维修];
学科分类号：
摘要：
常见的机械故障诊断研究侧重于对故障的识别和分类 ,相应的故障诊断方法均为提高诊断的准确率而设计 ;从实际应用角度来讲 ,这样的诊断方法是不全面的。全面反映设备故障状况的因素除了故障类别外 ,还应指出故障的具体位置和程度。冲击、油膜振荡、碰摩和转速突变等故障往往产生奇异信号 ,奇异点包含了更为丰富的故障信息。小波分析具有良好的时频局部化特性 ,为描述信号的奇异性提供了手段。为此提出用小波分析方法 ,通过对奇异故障信号的检测、信噪分离和信号频带分析来提取故障特征 ,以确定故障的位置和程度。这种方法提取的故障信息应用在神经网络等其他故障诊断方法中可以更准确、更全面地诊断故障 ,柴油机和风机故障实例证明了该方法的有效性
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