2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題（含答案詳解+作文范文）_第1頁(yè)
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1、作為模式識(shí)別和滾動(dòng)軸承故障診斷的核心技術(shù)，特征提取一直以來(lái)都是人們廣泛關(guān)注的課題。因?yàn)闈L動(dòng)軸承早期故障信號(hào)具有非平穩(wěn)性，強(qiáng)噪聲性，難提取特征的特點(diǎn)，所以如何有效的提取早期故障特征，已經(jīng)成為具有挑戰(zhàn)性的難題。本文對(duì)超完備有理小波變換進(jìn)行了研究，提出了兩種故障特征提取方法----基于自適應(yīng)有理小波變換的故障特征提取方法和基于有理雙樹(shù)復(fù)小波變換方法的故障特征提取方法。
　　本研究主要內(nèi)容包括：①研究了基于自適應(yīng)有理小波變換的滾動(dòng)軸承故障

2、特征提取方法。首先根據(jù)故障信號(hào)的結(jié)構(gòu)特征，構(gòu)造出適應(yīng)故障信號(hào)的超完備有理小波，然后利用該有理小波對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行分解，得到J層高頻小波分量，最后選取峭度較大的高頻小波分量進(jìn)行Hilbert瞬時(shí)頻率譜分析，以此實(shí)現(xiàn)了故障特征信息的提取。將該方法應(yīng)用到多組滾動(dòng)軸承內(nèi)圈和外圈的故障振動(dòng)信號(hào)中，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了該方法能有效地提取出滾動(dòng)軸承的早期故障特征。②研究了基于有理雙樹(shù)復(fù)小波和支持向量機(jī)（SVM）的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。首先通過(guò)有理雙樹(shù)復(fù)小波變

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