本文關(guān)鍵詞：基于連續(xù)非周期信號(hào)故障診斷方法研究

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【摘要】：在研究周期性振動(dòng)信號(hào)處理方法的基礎(chǔ)上,針對(duì)連續(xù)非周期信號(hào)難以有效識(shí)別的問(wèn)題,提出了一種基于小波變換和自功率譜相結(jié)合的故障診斷方法,采用小波變換對(duì)源信號(hào)進(jìn)行去噪處理,并對(duì)處理后的信號(hào)進(jìn)行自功率譜分析,解決了單獨(dú)使用傳統(tǒng)頻譜信號(hào)分析方法難以對(duì)連續(xù)非周期信號(hào)有效分析的情況。通過(guò)對(duì)傳輸設(shè)備的故障進(jìn)行分析,為識(shí)別連續(xù)非周期信號(hào)故障的提供了一定的指導(dǎo)意義。
【作者單位】： 唐山松下產(chǎn)業(yè)機(jī)器有限公司技術(shù)研發(fā)中心;
【關(guān)鍵詞】： 連續(xù)非周期信號(hào) 小波變換 自功率譜
【基金】：唐山松下產(chǎn)業(yè)機(jī)器有限公司科技研發(fā)資助項(xiàng)目([2016]100191)
【分類號(hào)】：TH17
【正文快照】： 0前言近年來(lái)獨(dú)立分量分析技術(shù)、小波分析技術(shù)和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),為機(jī)械設(shè)備故障診斷提供了嶄新的手段,在故障診斷領(lǐng)域越來(lái)越引起人們的重視,其應(yīng)用研究也越來(lái)越多,但這些分析方法大部分是應(yīng)用在周期性的旋轉(zhuǎn)信號(hào)振動(dòng)信號(hào)領(lǐng)域,對(duì)于連續(xù)的非周期信號(hào)并沒(méi)有詳細(xì)的方法和理論支撐

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

1 任思成;徐德;王芳;譚民;;基于析取圖的非周期可重構(gòu)流水作業(yè)的建模與優(yōu)化[J];控制與決策;2006年07期

2 王天真;高迪駒;劉萍;湯天浩;;基于動(dòng)態(tài)限的非周期非穩(wěn)定工況故障檢測(cè)模型[J];上海交通大學(xué)學(xué)報(bào);2012年04期

3 ;[J];;年期

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本文編號(hào)：874149