【摘 要】
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针对轴承振动信号易受噪声影响造成故障特征难以提取的问题,提出一种基于双树复小波(Dual-Tree Complex Wavelet Transform,DTCWT)和最大后验估计(Maximum A Posteriori,MAP)
【机 构】
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河南工学院电气工程与自动化学院,卫华集团有限公司
【基金项目】
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河南省高等学校重点科研项目(19B460001),河南省科技攻关计划资助项目(202102210061,182102210033,182102210261)
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针对轴承振动信号易受噪声影响造成故障特征难以提取的问题,提出一种基于双树复小波(Dual-Tree Complex Wavelet Transform,DTCWT)和最大后验估计(Maximum A Posteriori,MAP)的信号去噪及故障诊断方法。该方法首先对振动信号进行DTCWT分解,获得不同层次的小波系数,有效克服了传统小波分解频率混叠和畸变的缺陷。然后根据各层小波系数中的噪声强度构造MAP软阈值函数,对不同层次的小波系数进行阈值去噪。最后对去噪后的各层小波系数进行DTCWT反变换,将信号分解
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