基于提升模式的非抽样小波变换及其在故障诊断中的应用

提出了一种基于小波频谱分析的滚动轴承故障诊断方法。利用小波默认阈值方法进行数据消噪处理,并对消噪后振动数据进行了5层小波分解。根据轴承故障特征频率,对故障特征频率所在层进行小波重构,计算功率谱密度。对

齿轮箱作为一种传动机构,在机械传动、增速和减速等各方面获得广泛应用,它的工作状况直接影响到整机或机组的正常运行。设计并实现了基于DSP系统的小波神经网络故障诊断方法,可广泛应用于TI公司的C2000、

运用小波包频道能量分解技术提取了不同频带反映矿用通风机不同工作状态的特征向量,以此作为支持向量机多故障分类器的故障样本,经训练的分类器作为故障智能分类器可对通风机的工作状态进行自动识别和诊断.并以不对

介绍一种将小波去噪与多尺度熵方法相结合的滚动轴承故障诊断方法,通过采用小波去噪后信号进行多尺度熵分析,得到多尺度熵曲线分布,对滚动轴承的正常状态、内圈故障、滚动体故障和外圈故障4种故障类型下的振动信号

对齿轮箱故障诊断特点和方法进行分析,举例介绍了小波变换在齿轮箱故障诊断中的应用。利用小波变换对齿轮箱工况信号进行分解,重构以及提取细节信号包络谱,快速准确判断出齿轮箱设备运行状态是否异常,并利用BP神

为了能有效地识别滚动轴承故障信号的非平稳和调制特点,提出了一种基于小波分析和Hilbert谱分析的滚动轴承故障诊断的新方法。使用小波分析对包含故障信息的信号进行分解、重构。进一步应用Hilbert变换

快速小波变换及其在光纤陀螺信号处理中的应用

二代小波变换及其在图像融合中的应用

将经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)、Hilbert变换和细化(ZOOM)技术结合在一起。通过EMD分解的自适应滤波算法,避免了依靠经验来设置带通滤波器的

基于labview的HHT方法实现及在轴承故障诊断中的应用 硕士论文 方法详细