【摘 要】
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在当前的线性故障诊断中,故障特征属性往往较为复杂,形成较大的属性差异化特征,并且包含大量的随机噪声。为了解决故障信号的清晰化问题,提出一种差异化故障信号的计算机特征
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在当前的线性故障诊断中,故障特征属性往往较为复杂,形成较大的属性差异化特征,并且包含大量的随机噪声。为了解决故障信号的清晰化问题,提出一种差异化故障信号的计算机特征还原技术。利用一种小波复原技术,附加贝叶斯故障信号噪声过滤算法,对差异化的故障信号进行还原,对差异化较大的故障信号进行特征重构,有效去除噪声干扰,保证信号特征的鲁棒性。计算机仿真实验结果表明,这种方法对大差异、高干扰下的故障信号有着较好的重构效果,取得了令人满意的结果。
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