基于小波减噪的滚动轴承故障频率的识别
Fault Frequency Recognition of Rolling Bearing Based on Wavelet De-nosing作者机构：长春工业大学机电工程学院长春130012 长春大学机械工程学院长春130022
出 版 物：《煤矿机械》 (Coal Mine Machinery)
年 卷 期：2005年第26卷第6期
页 面：141-142页
学科分类：080704[工学-流体机械及工程] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 0804[工学-仪器科学与技术]
基 金：吉林省教育厅科研基金项目 (吉教合字 99第 10号 )
摘 要：研究了振动信号局部奇异性在小波变换下的特性,定量分析了小波变换方法的减噪特性。根据滚动轴承故障振动信号和噪声的局部奇异性在小波变换下模极大值在不同尺度上的传播特性不同的特点,利用小波分解和重构算法,对轴承振动信号进行了分解、减噪、重构和谱分析。实验表明,小波减噪方法非常适于低信噪比情况下滚动轴承微弱振动信号的故障频率检测。
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