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谐波小波包自适应分解在故障诊断中的应用
  • ISSN号:1000-1298
  • 期刊名称:农业机械学报
  • 时间:0
  • 页码:1521-1532
  • 语言:中文
  • 分类:TP206.3[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]山东建筑大学机电工程学院副教授、博士,济南市250101, [2]郑州大学振动工程研究所所长教授、博士生导师,郑州市450002, [3]郑州大学振动工程研究所教授、博士, [4]山东大学机械工程学院教授、博士生导师,济南市250061
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(项目编号:50675209)、河南省杰出人才创新基金资助项目(项目编号:0621000500)和河南省教育厅自然科学基金资助项目(项目编号:2006460005)
  • 相关项目:全矢谱技术体系构建及故障诊断基础研究
中文摘要:

 将谐波小波包与匹配追踪方法相结合,提出了谐波小波包自适应分解的新方法。根据信号特征自适应选择谐波小波包字典内的时频原子,可以将非平稳振动信号既不交叠又无遗漏地分解到相互独立的频带上去,算法实现简单,频率分辨率好。通过仿真算例将该法与小波包变换、小波包追踪结果相比较,验证了该方法时频定位性好的优越性。将该方法应用于轴承和转子的故障诊断,结果表明,故障特征提取是有效的。

英文摘要:

Combined harmonic wavelet packet with matching pursuit, an adaptive decomposing method was presented. In the proposed method, the time-frequency atoms could be adaptively selected from the harmonic wavelet packet dictionary. Non-stationary signal could be decomposed into a number of independent frequency sub-bands and the frequency overlapping and leakage was avoided. The proposed algorithm is simple and has good resolution. The simulation results showed that the proposed approach is superior to the wavelet packet transform and matching pursuit based on wavelet packet. At last, the proposed method has been applied to the fault diagnosis of bearing and rotor system, the experiment result showed the proposed method is effective.

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期刊信息
  • 《农业机械学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国农业机械学会 中国农业机械化科学研究院
  • 主编:任露泉
  • 地址:北京德胜门外北沙滩一号6号信箱
  • 邮编:100083
  • 邮箱:njxb@caams.org.cn
  • 电话:010-64882610 64867367
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1298
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1964/S
  • 邮发代号:2-363
  • 获奖情况:
  • 荣获中国科协优秀期刊二等奖,1997~2000年连续4年获中国科协择优资金,被列入中国期刊方阵,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:42884