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Haar小波及其机械故障诊断应用
引用本文:李力,陈保家,张园.Haar小波及其机械故障诊断应用[J].三峡大学学报(自然科学版),2005,27(2):137-141.
作者姓名:李力  陈保家  张园
作者单位:三峡大学,机械与材料学院,湖北,宜昌,443002
基金项目:三峡大学博士启动金资助
摘    要:小波变换是一种时频分析方法,在机械信号处理应用中,基小波常根据其时域波形与被检测的信号成分相似或匹配选择,很少考虑小波其他特性,这种方法并不完善.通过Haar小波说明这个问题,推导了Haar小波连续变换在时问和尺度上的周期性,应用于机械信号处理,有效地提取出故障特征频率.该研究结果开拓了基小波选择的思路.

关 键 词:Haar小波  机械故障诊断  应用  机械信号处理  时频分析方法  故障特征频率  小波变换  匹配选择  时域波形  连续变换  研究结果  基小波  周期性
文章编号:1672-948X(2005)02-0137-05
修稿时间:2004年12月22

Haar Wavelet for Mechanical Fault Diagnosis
Li Li,Chen Baojia,Zhang Yuan.Haar Wavelet for Mechanical Fault Diagnosis[J].Journal of China Three Gorges University(Natural Sciences),2005,27(2):137-141.
Authors:Li Li  Chen Baojia  Zhang Yuan
Abstract:The wavelet transformation is a kind of time-frequency analysis method. In the mechanical signal processing, the selection of the wavelet base depends on the form of the component required to extract from signal regardless of its other features. This rule is not perfect generally. The paper demonstrates the problem by Haar wavelet. The periodicity of Haar wavelet in both scale and time axes is proven and utilized to analyze the mechanical signals. the results show that Haar wavelet is also a good base in mechanical diagnosis. Thus the research extends the range of wavelet base selection.
Keywords:Haar wavelet  continuous wavelet transformation  mechanical fault  diagnosis
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