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基于小波和统计的信号瞬态成分检测及其在机械故障诊断中的应用
Detect of signal transients based on wavelet and statistics for machine fault diagnosis
【机构】 苏州大学；
【摘要】 本文提出了一种结合连续小波变换和K-S检验的瞬态特征检测方法并将这种方法用于机械故障诊断。基于这个方法,连续小波变换将信号的特征表示在时间-尺度平面,而提出的基于K-S检验的"逐步检测法"实现瞬态特征系数的辨识。仿真研究表明信号中的瞬态特征可以通过K-S检验有效的表示在时频平面上。此外信号中的瞬态特征可以通过连续小波变换的逆表示为时域信号。论文提出的方法应用于齿轮箱振动信号瞬态成分的检测和故障诊断,结果表明,与原始的时域信号比较,在时频平面上表示的瞬态特征和重建的时域瞬态特征表征了齿轮箱的状态和故障严重程度的发展情况。论文提出的方法还用于锥轴承的外圈、内圈和滚动体的故障诊断,检测到的瞬态特征不仅表名轴承故障的存在性,而且表明故障的严重程度。
- 【会议录名称】 苏州市自然科学优秀学术论文汇编(2008-2009)
- 【会议时间】2010-11-01
- 【分类号】TH165.3