"本文探讨了利用Walsh变换和小波包结合的方法在滚动轴承故障特征提取中的应用,通过改进的小波包分解和重构技术去除高频共振和噪声,使用快速Walsh变换(FWT)提高特征提取的效率和准确性。研究证明这种方法在故障诊断中的有效性。" 在信号处理领域,特征提取是至关重要的一步,特别是在机械故障诊断中,如滚动轴承的故障检测。本文“Walsh变换对冲击信号序列特征提取的研究”深入研究了这一主题。Walsh变换,作为一种离散正交变换,具有计算简单、速度快和对信号局部特性敏感的优点,因此在信号分析中具有广泛应用。 滚动轴承作为机械设备的关键部件,其故障可能导致严重的设备损坏和生产损失。传统的故障诊断方法如傅里叶变换虽然能提供频域信息,但在处理非平稳信号时可能表现不佳。相比之下,Walsh变换因其增强的频率分辨率和信号分离能力,在处理冲击信号时更能有效地提取故障特征。 文章中提到,通过结合小波包分析,可以进一步提升特征提取的效果。小波包分析是一种更灵活的信号分解方法,它能够适应信号的时间-频率局部化特性,对高频共振和噪声进行有效剔除。经过小波包分解后的信号,可以更精确地重构,从而滤除不相关的信号成分,突出故障特征。 论文采用的改进小波包分解和重构公式,旨在提高信号的纯净度,减少干扰因素,使得故障特征更加清晰。随后,使用快速Walsh变换求取冲击信号的功率谱,相比于傅里叶变换,FWT不仅能够得到更大的信号幅度,而且计算速度更快,对于识别故障特征尤为有利。 实验结果,包括仿真和实际数据的计算,验证了该方法在滚动轴承故障特征提取中的有效性。这些发现对提高故障诊断的准确性和实时性具有重要意义,有助于预防和早期发现滚动轴承的潜在问题,减少维护成本,保障设备的稳定运行。 本研究将Walsh变换与小波包分析相结合,为冲击信号序列的特征提取提供了新的思路,特别是在滚动轴承故障检测中的应用,展示了其在工程实践中的潜力。这种创新方法的实施,为信号处理和故障诊断领域的未来发展开辟了新的途径。
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