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题名滚动轴承故障的全矢小波分析
被引量：1
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作者
韩捷
王宏超
陈宏
巩晓赟
王植申
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机构
郑州大学振动工程研究所
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出处
《轴承》
北大核心
2011年第3期45-47,共3页
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文摘
小波分析可同时从时域和频域两个方面对信号进行分析,结合包络分析十分适合滚动轴承的故障特征提取;基于双通道的全矢小波分析方法不仅对单通道小波分析方法具有兼容性,而且弥补了传统的基于单通道信息进行旋转机械故障特征提取造成的信息量不完整、易导致误诊的弊端。结果表明,在针对滚动轴承外圈故障特征提取时,全矢小波分析方法较小波-包络分析方法具有一定的优势。
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关键词
滚动轴承
故障诊断
小波-包络分析
全矢小波分析
特征提取
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Keywords
rolling bearing
fault diagnosis
wavelet-envelope analysis
full vector wavelet analysis
feature extraction
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分类号
TH133.33
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名基于全矢小波分析的滚动轴承信号降噪处理
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作者
李浩
董辛旻
王爱军
代瑞鹏
于大永
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机构
郑州大学振动工程研究所
中国石化中原油田分公司天然气处理厂
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出处
《轴承》
北大核心
2013年第3期50-52,共3页
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文摘
基于小波降噪原理和全矢谱技术,提出了利用全矢小波分析对振动信号进行降噪的方法。首先,对双通道振动信号进行小波分解重构,然后再利用全矢谱技术对重构信号进行融合,不仅可以保证信号中特征信息的完整性,还可提高故障诊断的准确率。
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关键词
滚动轴承
振动信号
小波降噪
全矢谱
全矢小波分析
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Keywords
rolling bearing
vibration signal
wavelet de -noising
full vector spectrum
full vector wavelet analysis
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分类号
TH133.33
[机械工程—机械制造及自动化]
TP29
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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