【摘 要】
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为克服传统降噪算法在降噪的同时也降低了有用信息的缺点,借助量子理论特有的叠加态表达方式,提出了融合量子叠加态和概率分布的滚动轴承故障诊断方法。该方法利用Laplace数
【机 构】
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江苏食品药品职业技术学院机电工程学院,成都理工大学工程技术学院
【基金项目】
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江苏省青蓝工程项目(苏教师[2017]15号)
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为克服传统降噪算法在降噪的同时也降低了有用信息的缺点,借助量子理论特有的叠加态表达方式,提出了融合量子叠加态和概率分布的滚动轴承故障诊断方法。该方法利用Laplace数理统计模型描述振动信号双树复小波系数的概率分布规律,在充分考虑了相邻尺度噪声和故障信息变化特点的基础上,采用量子叠加态对振动信号中的噪声和故障信息进行区分。利用传动系统的滚动轴承故障振动信号对本方法进行验证,结果表明,所提方法在降低噪声的同时也有效增强了故障信息,可准确提取出强噪声背景下的机械故障信息。
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