發(fā)布時間：2019-03-29 09:58

【摘要】：對小波變換后相鄰兩頻帶內(nèi)信號存在頻率混疊和因采樣點數(shù)過多導(dǎo)致奇異值分解過程中無法計算或計算時間較長等問題,提出了小波-滑移時間序列奇異值分解方法。通過小波變換,將原始采樣信號分解到不同頻內(nèi)。利用滑移時間序列奇異值分解法進(jìn)一步處理所需頻段。通過將所需頻段內(nèi)信號分成若干等長度的子時間序列,依次對其進(jìn)行奇異值分解,根據(jù)奇異值提取需要的特征信息,然后將其拼接成等采樣點數(shù)的時域信號。利用該方法,對滾動軸承內(nèi)圈故障的運(yùn)行聲音信號做了處理。從而,驗證了方法的可行性。
[Abstract]:The wavelet-slip time series singular value decomposition (SVD) method is proposed to solve the problems such as frequency aliasing in adjacent two-band signal after wavelet transform and singular value decomposition (SVD) in the process of singular value decomposition (SVD) due to the excessive number of sampling points in the process of singular value decomposition (SVD). The original sampling signals are decomposed into different frequencies by wavelet transform. The singular value decomposition (SVD) method of slip time series is used to further deal with the required frequency band. By dividing the required signals into several equal-length sub-time series, singular value decomposition (SVD) is performed to extract the required feature information according to the singular values, and then the signals are spliced together into time-domain signals with equal number of sampling points. Using this method, the running sound signal of rolling bearing inner ring fault is processed. Thus, the feasibility of the method is verified.
【作者單位】： 北京信息科技大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;
【基金】：國家科技重大專項資助項目(2013ZX04011012)
【分類號】：TH17

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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