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高立新 (高立新.) | 韩金顺 (韩金顺.) | 张建宇 (张建宇.) | 丁庆新 (丁庆新.) | 崔玲丽 (崔玲丽.) (学者:崔玲丽) | CUI Lingli (CUI Lingli.) (学者:崔玲丽)

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摘要:

针对大型齿轮箱低速轴故障信息难以提取的问题,采用小波分析方法对故障数据进行处理以实现信号在时/频域的局域性分析,将其无冗余、无泄漏地分解到一组具有紧支撑性的小波基上.文中采用小波分层突变系数作为判别故障隐患的特征值,并对该特征值进行趋势分析.结果表明:小波变换能有效捕捉冲击信号的时域特征和故障发生的时间历程,用小波分层突变系数所做的趋势图能有效地预测故障发展趋势,避免突发故障.

关键词:

小波分析 特征提取 诊断 趋势图 齿轮箱

作者机构:

  • [ 1 ] [高立新]北京工业大学
  • [ 2 ] [韩金顺]北京工业大学
  • [ 3 ] [张建宇]北京工业大学
  • [ 4 ] [丁庆新]北京第一机床厂
  • [ 5 ] [崔玲丽]北京工业大学
  • [ 6 ] [CUI Lingli]

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来源 :

北京科技大学学报

ISSN: 1001-053X

年份: 2005

期: 3

卷: 27

页码: 342-346

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