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机械故障信号小波包分解的时域特征提取方法研究 被引量:81

RESEARCH ON THE EXTRACTION METHOD OF TIME-DOMAIN SYMPTOMS BASED ON WAVELET PACKET DECOMPOSITIONS OF MECHANICAL FAULT SIGNAL
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摘要 本文利用小波包分解机械故障信号 ,对分解后的不同频带内的分解系数进行时域重构 ,分别对重构时间序列用时域分析的方法提取对故障敏感的特征参数 ,实现对往复机械等复杂机械的故障诊断 ,并以某油田往复泵为例。验证了该方法对这类机械进行故障诊断的有效性。 In the paper the mechanical fault signal is analyzed by wavelet packet decomposittion. On the basis, by use of the decomposed coefficients a time series is reconstructed, from which some valid fault-identified parameters are extracted by time-domain analysis. The effectiveness of the method which is used to diagnose reciprocating machine is verified by a real example.
机构地区 东南大学机械系
出处 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2001年第2期25-28,31,共5页 Journal of Vibration and Shock
基金 国家自然科学基金资助项目(59905005)
关键词 小波包分析 故障诊断 往复机械 时域特征提取 symptom extraction,wavelet packet analysis,fault diagnosis,reciprocating machine
  • 相关文献

参考文献7

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  • 2程正兴,小波分析算法与应用,1998年,204页
  • 3陈逢时,子波变换理论及其在信号处理中的应用,1998年,164页
  • 4钟秉林,机械故障诊断学,1997年
  • 5Mallat S,IEEE Trans Information Theory,1992年,38卷,617页
  • 6屈梁生,机械故障诊断学,1986年,6页
  • 7华东石油学院,石油矿场往复泵,1975年,145页

同被引文献500

引证文献81

二级引证文献431

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