小波变换及其在滚动轴承故障诊断中的应用
汪庆年; 黄建红; 武和雷
南昌大学信息工程学院; 南昌大学信息工程学院 江西南昌330029; 江西南昌330029; 江西南昌330029;
WANG Qing-nian, HUANG Jian-hong,WU He-lei(School of Information Engineering,Nanchang University,Nanchang 330029,China)
摘要 小波变换不仅具有良好的时频局部化特性,而且它的时域分辨率和频域分辨率随着分解尺度变化而变化.广义的小波分析包括多分辨率分析和小波包分析,本文采用小波分解和信号重构的方法,提起了噪声掩盖下滚动轴承振动信号中的故障信息,并计算出 406滚动轴承外圈故障下的故障特征频率
关键词 :
信号重构 ,
小波变换 ,
特征频率 ,
滚动轴承 ,
故障诊断 ,
数据采集
Abstract :Besides the time-frequency localization, a wavelet transform is characteristic of the adjustable time-frequency resolution. In this text, a method of wavelet decomposing and signal reconstruction is proposed to extract shock signal from vibration signal o
Key words :
data collection
wavelet transform
signal reconstruction;
rolling bearing
failure diagnosis
eigenfrequency
出版日期: 2005-03-28
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