振动故障信号奇异性指数的统计特征研究

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基于信号奇异性检测的小波变换理论,利用时间分辨率优化的Gabor小波变换工具,对几种典型故障的波形和轨迹信号的奇异性特征进行了研究.研究表明,不同类型的故障信号,不仅奇异性指数的数值大小有明显的不同,而且奇异点在时间上的分布特征也有显著差异,这种差异对轴心轨迹信号尤为明显.因此,利用奇异性指数的统计量特征可以有效地区分不同类型的故障.
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