搜索资源列表
41
- 基于小波包的信号瞬态成分检测与提取方法及其应用,提出基于小波包分解特征表示和瞬态特征重 建方法并应用于汽车变速器齿轮的故障诊断,结果表明基于小波包分解的信号特征表示方法能有效检测信号中瞬 态成分的存在,瞬态成分的重建结果有效地表示了齿轮的故障状态。 -The detection and extraction of signal transients through wavelet packets decomposition are studied and signal trans
71
- 平移不变量小波去噪方法是对Donoho阈值法的改进,该方法不仅能有效地抑制伪吉布斯现象,而且 能减小原始信号和估计信号之间的均方根误差,提高信噪比。将这种方法用于变速箱齿轮故障信号的去噪处理,同 时与阈值法去噪的结果进行比较。结果表明,该方法可以有效地去除强噪声的干扰,提取齿轮故障特征信息,具有 很好的工程实用性。 -Vector spectrumHilbert demodulation analysis method based on the same source data
fault-diagnosis-of-rolling-bearings
- 滚动轴承故障特征的时间_小波能量谱提取方法，机械工程学报-extraction of rolling bearing fault feature based on time-wavelet energy spectrum,journal of mechanical engineering
87
- 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一包络分析方法具有一定的优势。 -Wavelet analysis simultaneously from the time domain and frequency doma
421
- 针对齿轮滚动轴承等的早期损伤类故障, 提出将小波包分解作为包络分析的前置处理手段以提取振动信号的故障信息特征 。 在简述小波包基本原理的基础上, 通过仿真信号, 对振动信号的具体处理过程进行分析, 并对可能遇到的问题, 提出处理办法, 然后应用于诊断实例 。 -Early damage fault for rolling bearings and other gear, the proposed wavelet packet decomposition as pre-processing mea
433
- 融合小波能谱熵和支持向量机ＳＶＭ的特点提出了基于小波能谱熵的ＳＶＭ故障诊断方法． 利用转子试验台对转子典型振动故障进行模拟并采集振动数据提取其振动信号的小波能谱熵作为特征向 量-Fusion wavelet energy entropy and support vector machine SVM is proposed based on the characteristics of wavelet energy entropy SVM fault diagnosis method. U
wavelet-packets-analysis
- 针对风力发电机组传动系统故障时特征量提取困难的问题,提出了改进的小波包结合包络谱的故障诊断新方法。深入研究了小波包频带错乱的问题，对小波包实施了改进，消除了频带错乱的缺陷-In view of the wind turbine drive system characteristics, failure and difficult problems, puts forward the improved wavelet packet combining spectral envelope, a ne
Study-on-compound-fault-diagnosis
- 针对滚动轴承复合故障信号特征难以分离的问题， 提出将双树复小波变换和独立分量分析( ICA) 结合的故障诊断方 法 该方法首先将非平稳的故障信号通过双树复小波变换分解为若干不同频带的分量 由于各个分量存在一定的频率混叠， 对 故障信号特征提取有很大的干扰， 进而引入 ICA 对各个分量所组成的混合信号进行盲源分离， 从而尽可能消除频率混叠 最后 对从混合信号中分离出来的独立分量信号进行希尔伯特包络解调， 即可实现对复合故障特征信息的分离和故障识别-Aiming at the diff
dual-tree
- 首先将非平稳的故障振动信号进行双树复小波包分解，得 到不同频带的分量；然后对每个分量求其峭度值和相关系数并进行比较；最后选取峭度值和相关系数较大的分量 进行软阈值降噪和双树复小波包重构，即可有效地消除振动信号中噪声的干扰，同时保留信号中的有效信息即实 现了故障特征信息的提取。-In view of the above situation, a new fault diagnosis method is proposed based on dual-tree complex wa
energy-leakage--dual-tree
- 首先根据高斯白噪声频率充满整个频带的特性，通过双树复小波包变换对高斯白噪声进行分解，利用频带能量泄漏的定量分析方法，验证了双树复小波包变换具有较低的频带能量泄漏特性；其次利用双树复小波包变换逐层分解信号，对每层分解所得分量求其FFT谱的峭度，得到基于双树复小波包变换的谱峭度图，根据图中峭度最大的原则，可以自动准确的选择信号分解最佳层数和最佳分量；最后将基于双树复小波包变换的谱峭度图的故障诊断方法应用于实际工程中，对齿轮故障振动信号进行分析，选择最佳分解层数和分量后利用希尔伯特包络解调，有效准确地
wheel-treadmonitoring
- 城轨车辆轮对踏面故障在线监测系统，基于振动检测法的轮对踏面故障监测系统，通过傅里叶变换、小波包分析对釆集到的振动信号进行分析获得信号的特征,研究了基于短时能量判断的踏面故障特征提取算法。-On line monitoring system for wheel tread of urban rail vehicles, based on the vibration detection method of wheel tread fault monitoring system, through th
bp神经网络，小波变化
- 小波变换提取特征信号用bp神经网络进行故障诊断(Bp neural network is used for fault diagnosis of feature signal extracted by wavelet transform)