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运用小波变换检测汽车后桥总成故障
被引量：
4
1
作者
余德平
王宝强
+2 位作者
史延枫
任德均
姚进
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2009年第3期356-361,共6页
用傅里叶变换和小波变换寻找并分解出最能反映汽车后桥故障的频率段,再从该频率段的重建信号中提取最能反映故障的特征(包括信号的方差和峰态)。为了寻找最优判断故障的指标,从现场采集的后桥总成振动信号数据库中抽取一定样本的正常件...
用傅里叶变换和小波变换寻找并分解出最能反映汽车后桥故障的频率段,再从该频率段的重建信号中提取最能反映故障的特征(包括信号的方差和峰态)。为了寻找最优判断故障的指标,从现场采集的后桥总成振动信号数据库中抽取一定样本的正常件和故障件,并提取每个工件信号的特征数据,用支持向量机神经网络可得到最优的分类指标。
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关键词
故障检测
小波变换
特征提取
汽车后桥总成
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职称材料
题名
运用小波变换检测汽车后桥总成故障
被引量：
4
1
作者
余德平
王宝强
史延枫
任德均
姚进
机构
四川大学制造科学与工程学院
成都大学工业制造学院
出处
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2009年第3期356-361,共6页
文摘
用傅里叶变换和小波变换寻找并分解出最能反映汽车后桥故障的频率段,再从该频率段的重建信号中提取最能反映故障的特征(包括信号的方差和峰态)。为了寻找最优判断故障的指标,从现场采集的后桥总成振动信号数据库中抽取一定样本的正常件和故障件,并提取每个工件信号的特征数据,用支持向量机神经网络可得到最优的分类指标。
关键词
故障检测
小波变换
特征提取
汽车后桥总成
Keywords
fault detection wavelet decomposition feature extraction rear drive assembly
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TH133 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
运用小波变换检测汽车后桥总成故障
余德平
王宝强
史延枫
任德均
姚进
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2009
4
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