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基于局域波和混沌的微弱故障信号检测方法

王凤利 于洪亮 段树林 马孝江

王凤利, 于洪亮, 段树林, 马孝江. 基于局域波和混沌的微弱故障信号检测方法[J]. 交通运输工程学报, 2008, 8(1): 73-77.
引用本文: 王凤利, 于洪亮, 段树林, 马孝江. 基于局域波和混沌的微弱故障信号检测方法[J]. 交通运输工程学报, 2008, 8(1): 73-77.
WANG Feng-li, YU Hong-liang, DUAN Shu-lin, MA Xiao-jiang. Detection method of weak fault signal based on local wave and chaos[J]. Journal of Traffic and Transportation Engineering, 2008, 8(1): 73-77.
Citation: WANG Feng-li, YU Hong-liang, DUAN Shu-lin, MA Xiao-jiang. Detection method of weak fault signal based on local wave and chaos[J]. Journal of Traffic and Transportation Engineering, 2008, 8(1): 73-77.

基于局域波和混沌的微弱故障信号检测方法

基金项目: 

国家自然科学基金项目 50475155

详细信息
    作者简介:

    王凤利(1970-), 男, 吉林公主岭人, 大连海事大学副教授, 工学博士, 从事非平稳信号分析与机械故障诊断研究

  • 中图分类号: U672, TP306.3

Detection method of weak fault signal based on local wave and chaos

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  • 摘要: 为了利用微弱信号准确诊断转子系统早期故障, 提出了一种基于局域波法和混沌振子相结合的信号检测方法。利用局域波法将微弱的故障信号分解为有限的并且具有不同基本模式的分量, 每个分量是单一成分信号, 实现了信噪分离。将局域波分量输入混沌振子, 通过混沌振子系统行为由混沌状态变为大周期运动状态, 表明检测信号中含有特征成分, 实现了利用混沌振子对低信噪比的微弱信号识别。故障诊断结果表明: 所提出的检测方法是可行的, 能准确诊断转子系统早期不对中故障。

     

  • 图  1  仿真信号及局域波分解

    Figure  1.  Simulation signal and local wave decomposition

    图  2  仿真信号检测结果

    Figure  2.  Detection results of simulation signal

    图  3  不对中故障信号及其局域波分解

    Figure  3.  Eccentricity fault signal and local wave decomposition

    图  4  不对中故障检测结果

    Figure  4.  Detection results of eccentricity fault

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出版历程
  • 收稿日期:  2007-05-17
  • 刊出日期:  2008-02-25

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