【摘 要】
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为有效提取球磨机振动信号特征实现负荷识别,提出一种基于谐波小波包和改进功率谱相结合的特征提取方法。首先应用谐波小波包分解将振动信号分解到不同频段,对各频段的小波系
【机 构】
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湖南大学电气信息与工程学院,矿冶过程自动控制技术国家重点实验室,矿冶过程自动控制技术北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(5177706),国家重点实验室开放基金研究项目(BGRIMM-KZSKL-2017-02)
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为有效提取球磨机振动信号特征实现负荷识别,提出一种基于谐波小波包和改进功率谱相结合的特征提取方法。首先应用谐波小波包分解将振动信号分解到不同频段,对各频段的小波系数进行改进自相关得到自相关函数,再通过自相关函数加2阶Hanning自卷积窗后进行离散傅里叶变换求取各频段功率谱,最后引入频偏结合能量重心法对功率谱进行校正,获得精准的各频段层最大值对应频率,据此获取球磨机内部负荷的特征向量。基于该方法应用于工业球磨机实测的结果表明,文中提出方法提取的特征量具有更好的区分度和更高的正确识别率,可作为负荷识别模型的
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