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经验小波变换
资料介绍
经验小波变换(EWT)是一种新的自适应信号分解方法, 该方法继承了EMD 和小波分析方法的各自优点, 通过提取频域极大值点自适应地分割傅里叶频谱以分离不同的模态, 然后在频域自适应地构造带通滤波器组从而构造正交小波函数, 以提取具有紧支撑傅立叶频谱的调幅-调频(AM-FM)成分。本文将该方法引用到机械故障诊断中, 提出了一种基于经验小波变换的机械故障诊断方法, 并与EMD方法进行了对比分析。仿真结果表明, 经验小波变换方法明显优于EMD方法, 能有效地分解出信号的固有模态。与EMD 相比较, 该方法具有分解的模态少, 不存在虚假的模态, 计算量小, 且在理论上具有易理解性等特点。最后将该方法应用到转子碰磨故障诊断中, 实验结果进一步验证了该方法的有效性, 能够有效地揭示出碰磨故障数据的频率结构, 区分碰磨故障的严重程度。
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文件名 | 文件大小 | 修改时间 |
基于经验小波变换的机械故障诊断方法研究_李志农.pdf | 1326KB | 2016-12-23 09:55:46 |
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