中国石油大学学报（自然科学版）
中國石油大學學報（自然科學版）
중국석유대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF CHINA UNIVERSITY OF PETROLEUM(EDITION OF NATURAL SCIENCE)
2013年
1期
139-143
,共5页
提升多小波包%冗余算法%奇异值分解%故障诊断
提升多小波包%冗餘算法%奇異值分解%故障診斷
제승다소파포%용여산법%기이치분해%고장진단
针对提取隐藏在原始振动信号中的弱周期性冲击信号,提出结合冗余提升多小波包(RLSMWP)及滑动窗奇异值分解(SWSVD)降噪的方法.利用提升方案实现具有5阶逼近阶性质的冗余Haar预处理,对信号进行预滤波,获得2重矢量信号.对多小波分解得到的矢量细节信号进行进一步分解,实现冗余提升多小波包变换.对最后一层各输出通道信号进行SWSVD降噪,重构后获得降噪信号.结果表明,RLSMWP与SWSVD相结合具有很好的降噪效果,提取出了隐藏在气阀振动信号中的弱周期性冲击成分；与传统多小波构造方法相比,新方法在时域实现了预滤波、多小波分解、多小波重构及后处理,具有计算简单、节省内存、运算速度快、可完全重构等优点.
針對提取隱藏在原始振動信號中的弱週期性遲擊信號,提齣結閤冗餘提升多小波包(RLSMWP)及滑動窗奇異值分解(SWSVD)降譟的方法.利用提升方案實現具有5階逼近階性質的冗餘Haar預處理,對信號進行預濾波,穫得2重矢量信號.對多小波分解得到的矢量細節信號進行進一步分解,實現冗餘提升多小波包變換.對最後一層各輸齣通道信號進行SWSVD降譟,重構後穫得降譟信號.結果錶明,RLSMWP與SWSVD相結閤具有很好的降譟效果,提取齣瞭隱藏在氣閥振動信號中的弱週期性遲擊成分；與傳統多小波構造方法相比,新方法在時域實現瞭預濾波、多小波分解、多小波重構及後處理,具有計算簡單、節省內存、運算速度快、可完全重構等優點.
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