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基于Morlet小波变换与SVD的故障特征提取
引用本文:耿宇斌,赵学智.基于Morlet小波变换与SVD的故障特征提取[J].华南理工大学学报(自然科学版),2014(7):55-61.
作者姓名:耿宇斌  赵学智
作者单位:华南理工大学机械与汽车工程学院,广东广州,510640
基金项目:国家自然科学基金资助项目(51375178);广东省自然科学基金资助项目
摘    要:针对Morlet小波变换结果中的特征提取问题,对连续小波变换得到的小波系数矩阵进行奇异值分解(SVD),分析了所获得的奇异值与Morlet小波变换结果中的特征信号以及噪声的对应关系.基于这种关系,通过选择合适的奇异值进行重构,清晰地提取到Morlet小波分解结果中的有效特征信息;进一步计算得到频率-能量谱,根据峰值位置能够提取冲击特征.将该方法应用于轴承振动信号的故障特征提取,并与其他方法进行了比较.结果表明,文中方法所获得的故障波形非常清晰,在低信噪比时具有较好的故障特征提取效果.

关 键 词:特征提取  Morlet小波  奇异值分解  频率-能量谱

Fault Feature Extraction Based on Morlet Wavelet Transform and Singular Value Decomposition
Geng Yu-bin,Zhao Xue-zhi.Fault Feature Extraction Based on Morlet Wavelet Transform and Singular Value Decomposition[J].Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition),2014(7):55-61.
Authors:Geng Yu-bin  Zhao Xue-zhi
Institution:Geng Yu-bin;Zhao Xue-zhi;School of Mechanical and Automotive Engineering,South China University of Technology;
Abstract:
Keywords:feature extraction  Morlet wavelet  singular value decomposition  frequency-energy spectrum
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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