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文檔簡介
1、隨著現(xiàn)代化技術(shù)的迅速發(fā)展，各個工程系統(tǒng)的復(fù)雜性不斷加大，系統(tǒng)的可靠性及安全性成為保障經(jīng)濟和社會效益的一個關(guān)鍵因素，由此應(yīng)運而生的故障診斷技術(shù)在各領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。
目前，應(yīng)用較多的故障診斷方法主要有基于變換的方法，人工智能方法， Porny分析法和基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)法等幾類。根據(jù)不同方法的原理及特點，在不同的領(lǐng)域范圍，發(fā)揮著各自的優(yōu)點。
本文在已有方法的基礎(chǔ)上，研究了一種基于改進小波能譜熵的故障診斷新方法。系統(tǒng)地研究了
2、連續(xù)小波變換、離散小波變換、多分辨率分析、小波熵等小波的基本理論，結(jié)合小波的信噪分離技術(shù)、時-頻局部化特性，對待測信號進行小波多分辨分解和重構(gòu)處理，再引入滑動時間窗算法，從時-頻域結(jié)合分析的角度，選擇使用高頻帶的小波系數(shù)進行特征提取，研究了改進小波能譜熵算法，并以此方法計算相應(yīng)的熵值作為擾動特征量。以支持向量機作為分類器，實現(xiàn)故障識別。以實際生活中常見的電能信號故障診斷為例，進行仿真，并對仿真結(jié)果進行分析。仿真結(jié)果表明該方法提高了故障診
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