本文主要研究内容
作者龙俊波,汪海滨（2019）在《基于分数低阶Stockwell变换时频的机械轴承故障特征提取》一文中研究指出：时频分布是机械滚动轴承故障信号的有效分析方法,特殊情况下的机械故障信号或噪声属于非高斯Alpha(α)稳定分布,传统的Stockwell变换(S变换)时频方法性能退化甚至失效。基于S变换时频和分数低阶矩提出了一种分数低阶S变换时频分布算法,为了减少计算量及在线及时分析信号,提出了一种快速分数低阶S变换时频算法。仿真结果表明,所提出的分数低阶S变换时频算法及其快速算法能很好地工作在高斯噪声和α稳定分布噪声环境,性能优于已有的S变换时频。在实际应用中,所提出的时频算法能够较好的提取机械轴承故障信号的故障特征。
Abstract
shi pin fen bu shi ji xie gun dong zhou cheng gu zhang xin hao de you xiao fen xi fang fa ,te shu qing kuang xia de ji xie gu zhang xin hao huo zao sheng shu yu fei gao si Alpha(α)wen ding fen bu ,chuan tong de Stockwellbian huan (Sbian huan )shi pin fang fa xing neng tui hua shen zhi shi xiao 。ji yu Sbian huan shi pin he fen shu di jie ju di chu le yi chong fen shu di jie Sbian huan shi pin fen bu suan fa ,wei le jian shao ji suan liang ji zai xian ji shi fen xi xin hao ,di chu le yi chong kuai su fen shu di jie Sbian huan shi pin suan fa 。fang zhen jie guo biao ming ,suo di chu de fen shu di jie Sbian huan shi pin suan fa ji ji kuai su suan fa neng hen hao de gong zuo zai gao si zao sheng he αwen ding fen bu zao sheng huan jing ,xing neng you yu yi you de Sbian huan shi pin 。zai shi ji ying yong zhong ,suo di chu de shi pin suan fa neng gou jiao hao de di qu ji xie zhou cheng gu zhang xin hao de gu zhang te zheng 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自科学技术与工程的龙俊波,汪海滨，发表于刊物科学技术与工程2019年18期论文，是一篇关于时频分布论文,轴承故障论文,变换论文,特征提取论文,分数低阶矩论文,科学技术与工程2019年18期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自科学技术与工程2019年18期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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