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题名基于小波变换的轧机振动信号降噪技术研究
被引量:13
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作者
张建宇
高立新
崔玲丽
王双启
李向辉
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机构
北京工业大学北京市先进制造技术重点实验室
唐山钢铁股分有限公司
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出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2007年第5期71-73,103,共4页
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基金
北京工业大学青年科研基金
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文摘
由于轧机振动信号受到强烈的噪声干扰,给故障特征的有效识别和准确提取带来很大困难。直接采用频域分析方法诊断早期故障的收效甚微。利用小波分析的“带通滤波”特性,可以将信号按照特定的频段进行分解,分解后的单层重构可以将噪声与可用信号进行成功分离;根据预先设定的阈值对高频分解系数处理后进行全局重构同样可以达到消噪的目的。对于现场采集的轧机振动信号,多种方式的消噪结果表明,含有故障特征的低频信息被成功提取。
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关键词
轧机
频域分析
小波变换
分解-重构
阈值消噪
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Keywords
rolling mills,frequency domain analysis,wavelet transformation,decomposition-reconstruction,threshold denoising
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分类号
TH17
[机械工程—机械制造及自动化]
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