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基于气动信号M带小波分析的叶片裂纹故障识别
被引量:
2
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作者
黎少辉
李意民
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2010年第5期630-633,共4页
叶片裂纹是风机中普遍存在的一种严重安全隐患,能够尽早地检测出裂纹现象的存在对于工矿安全生产具有重要意义。利用M带小波分析方法对采集的叶片无裂纹和具有初期裂纹时的气动信号分别进行3带3层小波分解,并对分解系数进行重构,获取各...
叶片裂纹是风机中普遍存在的一种严重安全隐患,能够尽早地检测出裂纹现象的存在对于工矿安全生产具有重要意义。利用M带小波分析方法对采集的叶片无裂纹和具有初期裂纹时的气动信号分别进行3带3层小波分解,并对分解系数进行重构,获取各频带归一化能量作为特征向量进行故障诊断。结果证明:该方法能有效诊断出初期裂纹故障。
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关键词
故障诊断
叶片裂纹
气动信号
m带小波分析
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职称材料
题名
基于气动信号M带小波分析的叶片裂纹故障识别
被引量:
2
1
作者
黎少辉
李意民
机构
中国矿业大学机电学院
徐州工业职业技术学院
出处
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2010年第5期630-633,共4页
基金
江苏省自然科学基金项目(Bk2005018)资助
文摘
叶片裂纹是风机中普遍存在的一种严重安全隐患,能够尽早地检测出裂纹现象的存在对于工矿安全生产具有重要意义。利用M带小波分析方法对采集的叶片无裂纹和具有初期裂纹时的气动信号分别进行3带3层小波分解,并对分解系数进行重构,获取各频带归一化能量作为特征向量进行故障诊断。结果证明:该方法能有效诊断出初期裂纹故障。
关键词
故障诊断
叶片裂纹
气动信号
m带小波分析
Keywords
fault diagnosis
blade crack
flow fluctuation signal
m
-band wavelet analysis
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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作者
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1
基于气动信号M带小波分析的叶片裂纹故障识别
黎少辉
李意民
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2010
2
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