形態(tài)梯度小波降噪與S變換的齒輪故障特征抽取算法
所屬分類：教程|講義
上傳者：serena
標簽： 齒輪故障特征抽取算法 小波降噪
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文檔介紹： 針對齒輪故障特征信號具有強噪聲背景,、非線性,、非平穩(wěn)性特點,，提出采用形態(tài)梯度小波對齒輪振動信號進行降噪,。首先使用形態(tài)梯度小波把齒輪振動信號分解到多個尺度上,，然后對各層的細節(jié)系數(shù)進行軟閾值方法降噪處理，對經(jīng)過處理后的小波系數(shù)進行重構(gòu),。對降噪后的齒輪振動信號采用S變換多分辨率時頻分析,，能夠從具有良好的時頻分辨率的S變換譜圖提取齒輪故障特征。通過仿真試驗和故障軸承的信號分析證明,，該方法具有短時傅里葉變換和小波變換的優(yōu)點,，不存在Wigner-Ville分布的交叉干擾和負頻率，能有效地提取隱含在噪聲中的齒輪故障特征,，適合齒輪故障的在線監(jiān)測和診斷,。
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