论文摘要
针对现有矿用电动机振动信号故障特征提取方法存在依赖参数设置、频率混叠、信号失真等问题,提出了一种基于双树复小波变换的矿用电动机振动信号早期故障特征提取方法。利用双树复小波变换对采集的矿用电动机振动信号进行分解,得到各层双树复小波系数,并采用软阈值滤波对各层双树复小波系数进行滤波处理,滤波处理后的双树复小波系数经双树复小波变换重构获得去噪信号。应用结果表明,该方法能有效去除电动机振动信号中噪声,提取的早期故障特征能很好地反映电动机实际运行工况,为电动机早期故障诊断提供了有效依据。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张建公
关键词: 电动机早期故障,振动信号,故障特征提取,双树复小波变换,软阈值滤波
来源: 工矿自动化 2019年05期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑
专业: 矿业工程
单位: 开滦(集团)有限责任公司
分类号: TD407
DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.17399
页码: 96-99
总页数: 4
文件大小: 129K
下载量: 112
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