【摘 要】
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针对机械故障微弱特征提取的难题,提出结合双树复小波变换（DTCWT）及迭代奇异值分解（ISVD）降噪的分析方法,凸显分解后各频带信号的特征。该方法首先利用2个并行的、高度对称的Q-sh
【机 构】
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中国石油大学（北京）机械与储运工程学院,国家知识产权局专利局专利审查协作广东中心,中国石油塔里木油田分公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于虚拟传感与故障机理的油气设备安全预警理论及模型研究”（51504274）,中国石油大学（北京）科研基金项目“海洋浮式设施安全风险动态多场感知与控制”（2462015YQ0403）、“信息不完备下的复杂系统故障诊断及预测理论关键问题研究”（2462014YJRC039）
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针对机械故障微弱特征提取的难题,提出结合双树复小波变换（DTCWT）及迭代奇异值分解（ISVD）降噪的分析方法,凸显分解后各频带信号的特征。该方法首先利用2个并行的、高度对称的Q-shift滤波器组对原始振动信号进行滤波处理,获得复小波系数和复尺度系数;然后对各层小波系数和末层尺度系数分别进行单枝重构,得到各层细节信号及末层近似信号;最后对各层细节信号和末层近似信号进行ISVD降噪,并全部叠加,即获得降噪后的振动信号。对转子故障模拟试验的信号分析表明,该方法具有很好的降噪效果,有效地提取出了隐藏在转子振动
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