| 改进小波包分频算法及在故障检测中的应用 |
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| 引用本文： | 王海清,宋执环,李平.改进小波包分频算法及在故障检测中的应用[J].浙江大学学报(自然科学版 ),2001,35(3):307-311. |
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| 作者姓名： | 王海清 宋执环 李平 |
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| 作者单位： | 王海清（浙江大学
工业控制技术国家重点实验室，工业控制技术研究所，浙江 杭州
310027）
宋执环（浙江大学
工业控制技术国家重点实验室，工业控制技术研究所，浙江 杭州
310027）
李平（浙江大学
工业控制技术国家重点实验室，工业控制技术研究所，浙江 杭州
310027） |
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| 基金项目： | 国家自然科学(青年)基金资助项目(20076040)。 |
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| 摘 要： | 小波包分析方法是一种能有效地进行时一频定位和微弱信号提取的工具．但是小波滤波器组的频域特性和隔点采样会造成频谱混叠，导致分频结果不正确．改进的小波包分频算法根据小波包混频的原因，结合FFT分析进行处理，较好地消除了混频现象．仿真研究表明，该算法在提取微弱故障信息并进行早期故障诊断方面是有效的．
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| 关 键 词： | 时一频分析 小波包分解 故障检测 |
| 文章编号： | 1008-973X(2001)03-0307-05 |
| 修稿时间： | 2000年1月7日 |
Improved wavelet packet decomposition algorithm with application on weak fault
detection |
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| WANG Hai\|qing,SONG Zhi\|huan,LI Ping\,.Improved wavelet packet decomposition algorithm with application on weak fault
detection[J].Journal of Zhejiang University(Engineering Science),2001,35(3):307-311. |
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| Authors: | WANG Hai\|qing SONG Zhi\|huan LI Ping\ |
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| Abstract: | The wavelet packet analysis algorithm (WPAA) is a powerful tool in time\|frequency localization and weak signal detection. However, the frequency characters of quadrature mirror filters (QMFs) and dyadic\|down sampling cause serious frequency aliasing in signal decomposition, which would result in spurious signal components. A modified WPAA combined with FFT transform technique is presented in this paper, which treats the coarse signal and detail signal accordingly to satisfy the Shannon sampling theory, and frequency aliasing is successfully avoid. The proposed algorithm is then used to analyze the vibration signals of a gear case system to detect possible incipient faults. Simulation results demonstrate the improved WPAA is superior to the common WPAA in weak fault detection and forecast. |
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| Keywords: | time\|frequency analysis wavelet packet decomposition fault detection |
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