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自适应TQWT滤波器算法及其在冲击特征提取中的应用
被引量：
15
1
作者
孔运
王天杨
褚福磊
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2019年第11期9-16,23,共9页
微弱故障的冲击特征提取,对于旋转机械设备平稳工况下的状态监测与诊断至关重要。针对强背景噪声下机械故障微弱冲击特征有效提取的难题,提出基于自适应可调品质因子小波变换(TQWT)滤波器的冲击特征提取算法。TQWT作为新兴的频域显式小...
微弱故障的冲击特征提取,对于旋转机械设备平稳工况下的状态监测与诊断至关重要。针对强背景噪声下机械故障微弱冲击特征有效提取的难题,提出基于自适应可调品质因子小波变换(TQWT)滤波器的冲击特征提取算法。TQWT作为新兴的频域显式小波构造理论,具有匹配特定振荡行为信号成分、可利用FFT算法快速实现的优点。所提自适应TQWT滤波器算法,主要涉及TQWT参数(品质因子Q、冗余度r以及分解层数J)的优化选择以及最优特征子带的自适应选择,不依赖于先验知识。算法根据所提出的中心频率比指标以及能量加权归一化小波熵,分别对分解层数以及品质因子和冗余度进行优化选择,构造出适合揭示冲击信号成分振荡行为的优化可调品质因子小波基函数,进而利用冲击特征指标引导含冲击特征信息的最优特征子带选择,最后利用TQWT逆变换实现信号的重构与降噪,提取周期性微弱冲击特征。仿真试验与实测轴承信号的分析结果表明,算法能够自适应选择TQWT参数并实现微弱冲击特征的有效提取。
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关键词
可调品质因子
小波
变换
参数选择
能量加权归一化小波熵
冲击特征指标
微弱故障特征
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职称材料
题名
自适应TQWT滤波器算法及其在冲击特征提取中的应用
被引量：
15
1
作者
孔运
王天杨
褚福磊
机构
清华大学机械工程系
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2019年第11期9-16,23,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51335006
51605244)
文摘
微弱故障的冲击特征提取,对于旋转机械设备平稳工况下的状态监测与诊断至关重要。针对强背景噪声下机械故障微弱冲击特征有效提取的难题,提出基于自适应可调品质因子小波变换(TQWT)滤波器的冲击特征提取算法。TQWT作为新兴的频域显式小波构造理论,具有匹配特定振荡行为信号成分、可利用FFT算法快速实现的优点。所提自适应TQWT滤波器算法,主要涉及TQWT参数(品质因子Q、冗余度r以及分解层数J)的优化选择以及最优特征子带的自适应选择,不依赖于先验知识。算法根据所提出的中心频率比指标以及能量加权归一化小波熵,分别对分解层数以及品质因子和冗余度进行优化选择,构造出适合揭示冲击信号成分振荡行为的优化可调品质因子小波基函数,进而利用冲击特征指标引导含冲击特征信息的最优特征子带选择,最后利用TQWT逆变换实现信号的重构与降噪,提取周期性微弱冲击特征。仿真试验与实测轴承信号的分析结果表明,算法能够自适应选择TQWT参数并实现微弱冲击特征的有效提取。
关键词
可调品质因子
小波
变换
参数选择
能量加权归一化小波熵
冲击特征指标
微弱故障特征
Keywords
Tunable Q-factor wavelet transform(TQWT)
parameter selection
energy-weighted normalized wavelet entropy
impact feature index
weak fault feature
分类号
TH156 [机械工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自适应TQWT滤波器算法及其在冲击特征提取中的应用
孔运
王天杨
褚福磊
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2019
15
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