数据采集与处理
數據採集與處理
수거채집여처리
JOURNAL OF DATA ACQUISITION & PROCESSING
2012年
2期
241-247
,共7页
何庆飞%姚春江%陈桂明%陈小虎%杨庆
何慶飛%姚春江%陳桂明%陳小虎%楊慶
하경비%요춘강%진계명%진소호%양경
液压泵%奇异值分解%特征提取%小波包分析%频带能量
液壓泵%奇異值分解%特徵提取%小波包分析%頻帶能量
액압빙%기이치분해%특정제취%소파포분석%빈대능량
针对液压泵故障特征提取问题,提出了一种基于奇异值分解和小波包变换的液压泵振动信号特征提取方法.通过奇异值分解将噪声非均匀分布的液压泵振动信号正交分解为噪声分布相对均匀的分量,对各分量进行小波包阈值去噪,重构去噪后分量,对去噪后信号进行小波包分解,提取各频带能量特征.以齿轮泵为例,将该方法对齿轮泵的气穴故障、齿轮磨损和侧板磨损3种常见故障和正常状态的振动信号进行特征提取分析,结果表明,该方法可有效提取齿轮泵故障特征.
針對液壓泵故障特徵提取問題,提齣瞭一種基于奇異值分解和小波包變換的液壓泵振動信號特徵提取方法.通過奇異值分解將譟聲非均勻分佈的液壓泵振動信號正交分解為譟聲分佈相對均勻的分量,對各分量進行小波包閾值去譟,重構去譟後分量,對去譟後信號進行小波包分解,提取各頻帶能量特徵.以齒輪泵為例,將該方法對齒輪泵的氣穴故障、齒輪磨損和側闆磨損3種常見故障和正常狀態的振動信號進行特徵提取分析,結果錶明,該方法可有效提取齒輪泵故障特徵.
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