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基于小波包的信号瞬态成分检测与提取方法及其应用,提出基于小波包分解特征表示和瞬态特征重
建方法并应用于汽车变速器齿轮的故障诊断,结果表明基于小波包分解的信号特征表示方法能有效检测信号中瞬
态成分的存在,瞬态成分的重建结果有效地表示了齿轮的故障状态。
-The detection and extraction of signal transients through wavelet packets decomposition are
studied and signal trans
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On Finding Better Wavelet Basis for Bearing Fault Detection
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滚动轴承故障诊断是机械故障检测中一个重要方面。使用小波包分析和包络分析相结合的方法提取轴承微弱振动信号, 克服了传统包络分析方法易丢失信号有效成分的缺点。包络信号的细化谱较好体现了轴承故障信息。-Bearing Fault Diagnosis of mechanical fault detection in an important aspect. The use of wavelet packet analysis and envelope analysis method of combini
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基于小波分析的故障检测方法，在容错组合导航方面应用，很不错的资料-Fault detection method based on wavelet analysis, the application of fault-tolerant integrated navigation, very good information
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城轨车辆轮对踏面故障在线监测系统，基于振动检测法的轮对踏面故障监测系统，通过傅里叶变换、小波包分析对釆集到的振动信号进行分析获得信号的特征,研究了基于短时能量判断的踏面故障特征提取算法。-On line monitoring system for wheel tread of urban rail vehicles, based on the vibration detection method of wheel tread fault monitoring system, through th
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