【摘 要】
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在故障诊断分析中,为了提高时域转角域的精度以及更加有效地进行故障特征提取,研究了基于Lagrange变换的重采样及误差分析。通过重采样将时域信号转化为角域信号,并结合Lagra
【基金项目】
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国家重点基金资助项目(9140A27020413JB11076)
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在故障诊断分析中,为了提高时域转角域的精度以及更加有效地进行故障特征提取,研究了基于Lagrange变换的重采样及误差分析。通过重采样将时域信号转化为角域信号,并结合Lagrange插值的余项公式,对比余项误差与理论误差,得到精度高、工作量小的Lagrange重采样方法。最后将重采样得到的角域信号包络谱与原振动信号包络谱对比,结果表明:重采样后的角域信号包络谱故障特征明显,证明了该方法是有效的。
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