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《基于双树复小波包变换的滚动轴承故障诊断_胥永刚》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第29卷第10期农业工程学报Vol.29No.102013年5月TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineeringMay201349基于双树复小波包变换的滚动轴承故障诊断胥永刚,孟志鹏,陆明(北京工业大学机电学院先进制造技术北京市重点试验室,北京100124)摘要:针对滚动轴承故障的振动信号具有非平稳特性,存在强烈噪声干扰,难以提取故障特征频率的情况,提出了基于双树复小波包变换阈值降噪的故障诊断方法。首先将非平稳的故障振动信号进行双树复小波包分解,得到不同频带的
2、分量;然后对每个分量求其峭度值和相关系数并进行比较;最后选取峭度值和相关系数较大的分量进行软阈值降噪和双树复小波包重构,即可有效地消除振动信号中噪声的干扰,同时保留信号中的有效信息即实现了故障特征信息的提取。本文对轴承外圈故障试验和实际工程数据进行了相关分析,并对比传统离散小波包降噪的效果,本文方法处理后的信号冲击周期性更好,较理想地去除了噪声的影响,验证了该方法可以有效地去除噪声并提取滚动轴承故障的特征信息。关键词:轴承,故障检测,信号分析,双树复小波包,峭度,软阈值doi:10.3969/j.issn.1002-681
3、9.2013.10.007中图分类号:TH133.3;TH165文献标志码:A文章编号:1002-6819(2013)-10-0049-08胥永刚,孟志鹏,陆明.基于双树复小波包变换的滚动轴承故障诊断[J].农业工程学报,2013,29(10):49-56.XuYonggang,MengZhipeng,LuMing.Faultdiagnosisofrollingbearingbasedondual-treecomplexwaveletpackettransform[J].TransactionsoftheChineseSo
4、cietyofAgriculturalEngineering(TransactionsoftheCSAE),2013,29(10):49-56.(inChinesewithEnglishabstract)[16][17][18-20]理、语音处理和故障诊断等领域已有相0引言关应用,但是都存在一定的噪声干扰。滚动轴承在机械设备中是最常用和最重要的本文提出了双树复小波包的轴承故障诊断方零件之一,它的运行状态直接影响到整台机器的性法,利用峭度和相关系数对最佳频带做了选取并进能,机械设备发生故障很多都是由滚动轴承故障所行了阈值降
5、噪,并将其成功应用于机械故障诊断。引起的,所以滚动轴承的故障诊断具有很重要的实试验结果和工程应用表明,该方法可以有效提取滚[1-2]际意义。滚动轴承的工作环境一般包含很多其它动轴承故障的特征信息。机械设备,因此背景噪声很多,同时滚动轴承的故1双树复小波包变换障信号一般都是非平稳信号,这些都给滚动轴承的[3-4]故障诊断带来了困难。双树复小波变换首先由Kingsbury等提出,后双树复小波变换(daul-treecomplexwavelet经学者Selesnick进一步提出了双树复小波变换的[5-6]transform,DT
6、CWT)是近几年来发展起来的一分解与重构算法。在利用双树复小波变换进行信号种具有诸多优良特性的新型小波变换方法,双树复的分解与重构的过程中,始终保持虚部树的采样位小波变换具有近似平移不变性、良好的方向选择置位于实部树的中间,从而实现实部树和虚部树的[5-6]性、完全重构性、有限的数据冗余性和高效的计算信息互补。效率等优良性质。但是双树复小波变换同传统小波传统的离散小波包变换(discretewaveletpacket[7-10]变换一样,对高频部分没有继续进行细分。故transform,DWPT)在分解时,由于每次分解时都
7、[11]提出双树复小波包变换,对双树复小波变换中没采用下抽样操作,这样使每次分解后信号的采样频有细分的高频部分作进一步的分解,从而提高信号率降低一半,时间分辨率也降低一半。所以一旦分整个频段的频率分辨率和减少信息的丢失。目前解层数确定,频带的频率分辨率也就确定,分解的[12-15]双树复小波包变换在图像处理、地震信号处层数越多,频率分辨率越高,但是时间分辨率越低。同时,下抽样的操作不具有平移不变性,还会引起收稿日期:2012-11-12修订日期:2013-03-26较大的频率混叠问题,此外对信号的奇异点敏感,基金项目:国家
8、自然科学基金(51075009);北京市优秀人才培养资助难以有效地提取信号的特征频率[19]。计划(2011D005015000006)针对传统小波包变换的缺陷和双树复小波变作者简介:胥永刚(1975-),男,汉,河北,副教授,博士,设备故障诊断。北京北京工业大学机电学院,100124。Email:xy
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