【摘 要】
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从时-频谱中高效提取出具有代表性的参数化特征,对于构建自动故障分类系统来说十分重要.但是,由于时间和频率分辨率的相互制约,加之交叉项干扰、外来噪声的影响,要实现参数化
【机 构】
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浙江师范大学浙江省城市轨道交通智能运维技术与装备重点实验室,浙江师范大学工学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51575497);浙江省城市轨道交通智能运维技术与装备重点实验室自主研究项目(ZSDRTZZ2020002)
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从时-频谱中高效提取出具有代表性的参数化特征,对于构建自动故障分类系统来说十分重要.但是,由于时间和频率分辨率的相互制约,加之交叉项干扰、外来噪声的影响,要实现参数化时-频特征的快速有效提取相当困难.为此,提出一种基于同步压缩小波变换时-频特征图像匹配的故障诊断新方法.首先,对多故障模式的测试样本进行适当的预处理,如去野值、去基频等;随后,利用同步压缩小波变换进行精细的时-频分析,得到具有更高时-频分辨率的时-频谱;最后,时-频谱图经过特征区间增强与图像融合预处理后生成时-频特征图像模板,利用图像匹配技术
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