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期刊文章详细信息

自适应小波降噪在轴承故障诊断中的应用    

Application of Adaptive Wavelet Denoising on Bearing Fault Diagnosis

  

文献类型:期刊文章

作  者:王国栋[1] 胡邦喜[2] 高立新[1] 张建宇[1]

机构地区:[1]北京工业大学北京市先进制造技术重点实验室,北京100022 [2]武汉理工大学管理学院,武汉430070

出  处:《噪声与振动控制》

年  份:2007

卷  号:27

期  号:5

起止页码:100-103

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2004、CSCD、CSCD_E2011_2012、JST、ZGKJHX、核心刊

摘  要:针对轴承振动的非平稳性特点和频谱成分的混杂性,提出了基于小波的信号自适应阈值降噪法。自适应阈值降噪法首先对信号进行离散正交小波多层分解,对分解后的各层细节系数中模小于某阈值的系数进行处理,然后将处理完的小波系数再进行反变换,重构出经过降噪后的信号。用仿真信号进行降噪处理,结果表明:通过选择合适的小波基和阈值选择规则,可以实现信号的完美降噪;实测轴承振动信号用小波降噪方法进行预处理,提高了信噪比,进一步作频谱分析得到了故障特征信息,为诊断决策提供了依据。

关 键 词:振动与波 非平稳性  小波分解 阈值选择 信号降噪 特征提取

分 类 号:TH165.3]

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同被引文献:

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