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机械信号连续小波系数的统计特征研究 被引量:8

Study on the Statistic Characteristic of Continuous Wavelet Coefficients in Processing Mechanical Signal
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摘要 通过对机械信号的连续小波分解 ,利用小波滤波器良好的时频特性 ,针对机械信号的特征 ,论述了机械信号经过连续小波分解后的统计特征 .在机械信号连续小波系数的特征提取中 ,引入机械系统的动力学维数 ,将连续小波系数按尺度方向进行了研究 .利用尺度与频率的对应关系 ,应用小波系数的容积维数来研究其统计特性 ,并提取信号特征 .实践证明 ,这种方法能够简单有效地提取机械信号的振动特征 ,并在诊断机械故障中得到了应用 . The continuous wavelet coefficient of mechanical signal possess the feature of mechanical signal. The dynamic dimension of mechanical system can describe the characteristic of the system. The wavelet scale corresponds to the frequency feature of the detected signal. Using continuous wavelet transform to decompose and denoise the mechanical signal, the dynamic dimension of continuous wavelet coefficients along the scale can be calculated. According to the dynamic dimension of the continuous wavelet coefficients, the feature of the mechanical signal can be extracted. Practice proved that the method could be used to extract mechanical feature and pattern recognition.
作者 刘刚 屈梁生
出处 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期291-294,共4页 Journal of Xi'an Jiaotong University
关键词 机械信号 连续小波系数 统计特征 信号处理 特征提取 Failure (mechanical) Failure analysis Feature extraction Pattern recognition Statistics Wavelet transforms
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参考文献4

二级参考文献6

共引文献43

同被引文献28

  • 1刘进明,应怀樵.FFT谱连续细化分析的富里叶变换法[J].振动工程学报,1995,8(2):162-166. 被引量:128
  • 2杨福生.小波变换的工程分析与应用[M].北京:科学出版社,2000..
  • 3吴国平 等.信号分析与处理[M].武汉:中国地质大学出版社,1995..
  • 4申' Chr(124) '.[D].武汉:华中理工大学,1999.
  • 5Wijnant Y H, Wensing J A, Van Nijen G C. The influence of lubrication on the dynamic behavior of ball bearings [J]. Journal of Sound and Vibration, 1999(4):26-29.
  • 6Daubechies I. Ten lectures on wavelets[M]. Philadelphia : SIAM, 1992.
  • 7Mallat S. A wavelet tour of signal processing[M], seconded. San Diego :Academic Press, 1999.
  • 8安徽工程大学.一种减速离合器的在线故障诊断系统:中国,201020689239.1[P].2010-12-30.
  • 9安徽工程大学.一种减速离合器的噪音检测系统:中国,201020689254.6[P].2010-12-30.
  • 10Chen Yue-dong, Yu Chang-zhong.The research on the low clutch's noise detection technology which based on the wavelet transform[J].Advanced Materials Research, 2012: 4082-4086.

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