【摘 要】
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故障特征提取是大型机械设备状态监测和故障诊断领域的核心问题.传统的振动故障特征提取方法主要是基于频谱分析的方法,小波的出现则为该领域提供了新的工具,然而小波变换本
【机 构】
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哈尔滨工业大学能源科学与工程学院,黑龙江省 哈尔滨市,150001
【出 处】
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2008电站热工控制研讨会暨自动化信息化技术交流年会
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故障特征提取是大型机械设备状态监测和故障诊断领域的核心问题.传统的振动故障特征提取方法主要是基于频谱分析的方法,小波的出现则为该领域提供了新的工具,然而小波变换本身存在的频率混叠问题却限制了其被更好的应用.本文以第二代小波为基础,研究了第二代小波在变换过程中产生频率混叠原因,提出并构造了一种抑制频率混叠的提升小波变换算法.通过对仿真信号和实际汽轮发电机组振动故障信号进行试验,证明了改进的抗混叠提升小波变换算法能够较理想地提取出故障特征,并有效地解决了算法中存在的频率混叠问题.
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