期刊文献+

小波降噪方法在电动机故障信号特征提取中的应用 被引量:5

Application of Noise-falling Method Based on Wavelet Transform to Extract the Fault Signal Character of Motor
下载PDF
导出
摘要 针对油田电动机运行环境恶劣、结构复杂、故障信号中噪声干扰多的特点,采用基于小波变换的降噪方法对电动机故障信号进行特征提取,克服了传统滤波方法的缺陷,为提高电动机故障诊断的精度提供了一个有效工具。同时给出了一个应用实例。 According to character of bad running environment, complex structure, much noise interference are existed in fault signals, noise-falling method based on wavelet transform to extract the fault signal character of motor is introduced, which has overcome the limitation of traditional fihering method and provided an effective tool to improve the precision of motor fault diagnosis. An applied example is also given.
出处 《科学技术与工程》 2006年第2期189-191,共3页 Science Technology and Engineering
基金 国家自然科学基金(50105015 50375103) 教育部霍英东青年教师教育基金(91051) 北京市科技新星计划(2003B33) 北京市教育委员会共建项目建设计划(编号XK114140478)
关键词 特征提取 故障诊断 故障信号 小波降噪 transform extracting character fault diagnosis fault signal noise-falling based on wavelet
  • 引文网络
  • 相关文献

参考文献2

二级参考文献7

共引文献20

同被引文献124

引证文献5

二级引证文献101

;
使用帮助 返回顶部