基于经验小波变换的机械故障诊断方法

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1、基于经验小波变换的机械故障诊断方法农机12013120306027靳伟摘要：经验小波变换(EWT)是一种新的自适应信号分解方法，该方法继承了EMD和小波分析方法的关键词：经验小波变换；固有模态；故障诊断：自适应信号分解；经验模态分解MechanicalfaultdiagnosismethodbasedonempiricalwaveletTransformAbstract:Abstract：Empiricalwavelettransform(EWT)isanewselfadaptivesignaldecompositionmmethod．Thismethodinheritsthe

2、advantagesofEMDandwavelettransform，adaptivelysegmentstheFourierspectrumbyextractingthemaximapointinthefrequencydomaintoseparatethedifferentmodes，andthenconstructsadaptiveband—passfiltersinthefrequencydomainsoastoconstructorthogonalwaveletfunctionsandextractAM—FMcomponentsthathaveacompactsupp

3、ortFourierspectrum．Here，theEWTisintroducedinthemechanicalfaultdiagnosis．andanewmechanicalfaultdiagnosismethodbasedonEWTisproposed．TheEWTmethodiscomparedwiththetraditionalEMDmethod．ThesimulationresultsshowthattheEWTmethodisobviouslysuperiortotheEMDmethod．Theproposedmethodcaneffectivelydecompo

4、setheintrinsicmodesofthesigna1．ComparedwiththeEMDmethod，thismethodhassomedistinctadvantages，suchaslessdecomposedmodes，novirtualmodes，lesscalculation，easytobeunderstoodintheoryandetc．Finally,theproposedmethodwassuccessfullyappliedtotherub—impactfaultdiagnosisofarotorsystem．Theexperimentresult

5、sshowthattheproposedmethodisefective，andcaneffectivelyrevealthefrequencystructureinrubbingfaultanddiscerntheseverityofrub—impactfault．Keywords：EWT；intrinsicmode；faultdiagnosis；adaptivesignaldecomposition；EMD1引言经验模态分解(empiricalmodedecomposition，EMD[是由美国国家宇航局美籍华人黄锷(N．E．Huang)等于1998年创造性地提出的一种新型

6、自适应信号时频分析方法。该方法克服了传统方法中用无意义的谐波分量来表示非平稳、非线性信号的缺陷，并具有良好的时频聚焦性，特别适用于非线[2]性、非平稳信号的分析处理。目前，基于EMD的机械故障诊断方法取得了很大的进展。然而，随着对EMD方法研究的深入，其也存在着一些问题，主要有：1)EMD是一种经验性的方法，它缺乏完备的理论基础，比如，到目前为止，EMD方法分解所得到IMF分量正交性尚未得到理论上的证明。2)EMD由于收敛条件不合理、过包络和欠包络等问题易出现模态混叠。3)EMD要分解出一个IMF分量，需要进行多次的迭代，因此，要得到一个实际信号的所有IMF分量需要较长的计算时

7、间。[3]针对EMD存在的不足，Gillesll结合EMD的白适应性和小波分析的理论框架，提出了一种新的自适应信号处理方法即经验小波变换(empiricalwavelettransform．EWT1。该方法的核心思想是通过[1]对信号的频谱进行自适应划分，构造合适的正交小波滤波器组以提取具有紧支撑傅里叶频谱的AM—FM成分，然后，对提取出的AM．FM模态进行Hilbert变换，得到有意义的瞬时频率和瞬时幅值，进而可以得Hilbert谱。由于EWT是在小波框架下建立的方法，故其理论充分且其计算