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小波包分析在乏燃料剪切机故障诊断中的应用-南华大学学报
第28卷第1期 南华大学学报(自然科学版) Vol郾28 No郾1
2014年3月 Journal of University of South China(Science and Technology) Mar郾2013
文章编号:1673-0062(2014)01-0069-05
小波包分析在乏燃料剪切机故障诊断中的应用
1 1* 2 3
张小志 ,赵立宏 ,邓摇 骞 ,宋摇 超
(1.南华大学 电气工程学院,湖南 衡阳421001;2.南华大学 机械工程学院,湖南 衡阳421001;
3.衡阳技师学院机械工程系,湖南 衡阳421001)
摘摇 要:针对乏燃料剪切机剪切声音信号特征提取的难题,利用小波包分析方法,对
不同磨损状况刀具的剪切声音信号进行小波包变换,提取变换信号的各频段归一化
能量特征向量,根据声音信号的能量特征向量可辨识不同状况的乏燃料剪切机剪切
声音,从而实现乏燃料剪切机故障诊断. 实验表明,该特征向量能有效识别刀具的正
常磨损、一级磨损、二级磨损三种状况,有效解决了基于隐马尔可夫模型的故障模式
识别中特征提取的问题.
关键词:小波包分析;特征提取;故障诊断;乏燃料剪切机
中图分类号:TL248摇 摇 摇 文献标识码:B
Application of Wavelet Packet Analysis in Fault
Diagnosis of Spent Nuclear Fuel Shears
1 1* 2 3
ZHANG Xiao鄄zhi ,ZHAO Li鄄hong ,DENG Qian ,SONG Chao
(1.School of Electric Engineering,University of South China,Hengyang,Hunan421001,China;
2.School of Mechanical Engineering,University of South China,Hengyang,Hunan421001,China;
3.Institute of Mechanical Engineering,Hengyang Technician College,Hengyang,Hunan421001,China)
Abstract:Aiming at the voice signal feature extraction problem of spent nuclear fuel
shears,thewaveletpacket analysismethodwasproposed.Thewaveletpackettransformwas
usedtothecuttingsoundsignalofthedifferent statustool,extractingthenormalizedenergy
eigenvector of each frequency band signal,the energy eigenvector can distinguish different
status cuttingsoundsignal,andthendiagnosethefaultof spentnuclearfuelshears.Experi鄄
mental resultsshowthatitcaneffectivelydistinguishthreeconditionsoftheshears:thelev鄄
el of normal,the first or the second wear and tear,which eff
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