复小波分解联合SVD提取振动信号非平稳特征

摘要：

针对齿轮箱故障信号的多分量多频调制特点,提出了一种基于奇异值分解的最优小波解调技术.首先,采用小波变换的最小Shannon熵作为时间尺度分辨率的度量指标,将其应用到Morlet分析小波的参数优化选择中;其次,对常规小波参数选择方法进行了改进,利用奇异值分解技术对最优小波变化尺度进行了迭代搜索.该方法可以很好地降低噪声信号,有效提取信号中的周期成分,具有较好的瞬态信息提取能力.试验结果也表明了该方法在齿轮箱故障特征提取中的重要性以及降噪方法的有效性.

关键词：奇异值分解、连续小波变换、参数选择、特征提取

所属期刊栏目：35

分类号：TH115;TP395.02

资助基金：国家自然科学基金资助项目61304104;重庆市自然科学基金资助项目cstc2015jcyjA0540

在线出版日期：2015-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：672-676