小波變換在齒輪箱故障診斷中的應(yīng)用
【圖文】:
應(yīng)用小波分析可以檢測出信號中突變點的位置、類型以及變化的幅度,下面分別對這兩類間斷點進行檢測。圖4.1中信號的不連續(xù)是由于低頻特征的正弦信號在后半部分突然有高頻特征的正弦信號加入,首先利用傅里葉變換對信號在頻域進行分析,發(fā)現(xiàn)無法檢測信號的間斷點,這是由于傅里葉變換不具有時間分辨力。接著利用小波分析進行分析,如圖4.3所示,使用db6小波將信號進行6層分解,以檢測第一種類型的間斷點,可以非常清楚地觀察到信號的不連續(xù)點,即高頻特征的正弦信號的加入點,這是因為間斷點包含了高頻信息。如果只需要識別檢測第一種類型的間斷點,可以非常清楚地觀察到信號的不連續(xù)點,即高頻特征的正弦信號的加入點,這是因為間斷點包含了高頻信息。如果只需要識別信號的不連續(xù)點,用dbl小波t匕db6小波效果要好。以上檢測實例表明小波分析在檢測信號的奇異點時具有傅里n一十變換無法比擬的優(yōu)越性
這是因為間斷點包含了高頻信息。而如果只需要識別信號的不連續(xù)點,用dbl小波L匕db6小波效果要好。圖4.2中,原始信一號是由兩個獨立的滿足指數(shù)方程的信號在t=400處連接起來的。因此它看上去是光滑的,但它的一階微分有突變。采用db6小波對信號分解后,在信號的第一層高頻系數(shù)dl‘于,,可以明顯的看到t=100的間斷點。要注意的是,在信號奇異點的檢測中,37
【學(xué)位授予單位】:中北大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2009
【分類號】:TH132.41
【相似文獻】
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本文編號:2675083
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