【摘 要】
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振动信号是机械故障诊断中应用最广泛的信号,为了能够提取隐含在强噪声背景下振动信号的故障特征,设计了一种自适应非抽样提升混合小波。该方法利用LMS自适应法则构造了可与
【基金项目】
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国家“863”计划项目资助课题“基于双扭环机制的输油管线泄漏诊断的新装置与方法研究”（2008AA06Z209）,中国石油天然气集团公司中青年创新基金项目“往复压缩机剩余寿命的混沌关联预测方法研究”（07E1005）.
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振动信号是机械故障诊断中应用最广泛的信号,为了能够提取隐含在强噪声背景下振动信号的故障特征,设计了一种自适应非抽样提升混合小波。该方法利用LMS自适应法则构造了可与提升小波更好匹配的初始预测器和更新器,在计算预测差值平方和时考虑所有样本的预测信息,以锁定第2代小波信号的局部特征。试验和工程振动信号分析表明,使用该方法降噪的信号获得了较高的信噪比和较小的均方差,且能较理想地提取出故障特征。
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