【摘 要】
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根据真空泵在故障和正常模式下工作时,其振动信号在频域的能量分布的差异性,设计基于奇异值分解（SVD）和小波包分解（WPD）的真空泵故障检测方法。首先用SVD对采集到的信号进行去噪,
【机 构】
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天津大学精密测试技术与仪器国家重点实验室
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根据真空泵在故障和正常模式下工作时,其振动信号在频域的能量分布的差异性,设计基于奇异值分解（SVD）和小波包分解（WPD）的真空泵故障检测方法。首先用SVD对采集到的信号进行去噪,再使用小波包对去噪后的信号进行分解,对分解得到的各层系数进行重构并提取需要的各频域段的能量。将提取的能量向量作为支持向量机（SVM）的输入样本,对SVM进行训练。最后使用实验数据对SVM的可靠性进行验证。实验结果表明,采用SVD和WPD结合的方法能较好地识别出真空泵的故障。
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