【摘 要】
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为有效识别轴承故障特征,以轴承内圈故障的信号为例,采用在非平稳信号消噪和以频带能量分布作为故障特征方面有着广泛应用的小波包进行Mat-lab仿真,获得小波包降噪后的信号和
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为有效识别轴承故障特征,以轴承内圈故障的信号为例,采用在非平稳信号消噪和以频带能量分布作为故障特征方面有着广泛应用的小波包进行Mat-lab仿真,获得小波包降噪后的信号和作为内圈故障特征的频带能量分布。通过分析频带能量,其结果与实际故障相一致,得出小波包在轴承故障特征提取方面有着一定的优越性。
In order to effectively identify the characteristics of bearing faults, taking the signal of bearing inner ring fault as an example, the wavelet packet with non-stationary signal denoising and frequency band energy distribution as fault feature is used to perform Mat-lab simulation to obtain wavelet packet noise reduction Signal and the energy distribution of the band as a characteristic of the failure of the inner ring. By analyzing the energy of the frequency band, the result is consistent with the actual fault. The conclusion shows that wavelet packet has some advantages in bearing fault feature extraction.
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