小波包在旋转机械故障振动信号处理中的应用

《小波包在旋转机械故障振动信号处理中的应用》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24卷第2期计　算　技　术　与　自　动　化Vol124,No122005年6月ComputingTechnologyandAutomationJun.2005文章编号:1003-6199(2005)02-0060-03小波包在旋转机械故障振动信号处理中的应用122莫　琦,陈立定,冯太合(1.茂名学院,广东茂名　525000;2.华南理工大学,广东广州　510641)摘　要:根据旋转机械故障振动信号的特点,提出了应用小波包分解、重构技术进行消噪处理及频带能量故障特征提取的方法,实验分析结果表明该方

2、法可以有效地提高故障诊断的抗干扰能力和故障诊断的准确性。关键词:小波包;消噪;特征提取;旋转机械故障中图分类号:TP206文献标识码:AApplicationofWaveletPackageinVibrationSignalsProcessingforRotatingMechanicalFailure122MOQi,CHENLi2ding,FENGTai2he(1.MaomingCollege,Maoming525000,China;2.SouthChinaUniversityofTechnolo

3、gy,Guangzhou510641,China)Abstract:Accordingtothecharacteristicsofvibrationsignalsprocessingforrotatingmechanicalfailure,amethodispresentedtodenoisingandextractingfrequencybandenergyfeaturebyusingwaveletpackagedecompositionandreconstructiontechnique.Th

4、eexperimentalresultshowsthismethodcanimprovetheanti-jammingabilityandveracityoffaultdiagnosis.Keywords:waveletpackets;denoising;featureextraction;rotatingmechanicalfailure移而成的一组基函数上,实现信号在不同频带、不同时刻的1　引言合理分离,为动态信号的非平稳性描述、机械故障特征频率的分离、微弱信号的提取以实现早期故障诊断提供了高

5、效有力的工具。旋转机械是机械设备中数量最多应用最广泛的一类机械,一些大型旋转机械,如离心式压缩机、气轮机等是石化、电力、冶金等工业部门的关键设备,一旦发生故障其损失和2　小波包分析的基本理论影响十分严重,因此,对旋转机械的监测和诊断是很必要的。旋转机械在运转过程中所产生的振动和噪声的强弱及小波包分析是从小波分析延伸出来的一种对信号进行其包含的频率成分与故障的类型、程度、部位和原因等有着更加细致的分解和重构方法。在小波分析中每次只对上次密切的联系,利用这些信息进行故障监测诊断是目前应用分解的低频部分

6、进行再分解,对高频部分则不再分解,如图最广泛的方法。由于旋转机械设备运转速度的不稳定、负1所示(A为低频,D为高频),故在高频频段分辨率较差。荷的变化及故障的产生,都会导致非平稳振动信号产生,而小波包分析不但对低频部分进行分解,而且对高频部分也传统的信号处理方法是以信号的平稳为前提,仅从时域或做了二次分解,如图2所示,所以小波包可以对信号的高频频域分别给出统计平均结果,不能同时兼顾信号在时域和部分做更加细致的刻画,对信号的分析能力更强。[2]n频域的局部化和全貌,因此,无法对信号的非平稳性进行有以

7、下是小波包的分解算法和重构算法。设gj(t)∈效的处理。显然,需要寻求既能够反映时域特征又能反映nnUj,则gj可表示为频域特征的方法处理非平稳的振动信号,以提供故障特征gn=dj,nu(2jt-l)(1)j∑tnl全貌。小波包分析能够把信号映射到一个由小波伸缩、平收稿日期:2004-10-22基金项目:茂名学院青年科学基金资助项目(206005)作者简介:莫琦(1970—),男,广西人,硕士,研究方向:工业自动化、故障诊断(E-mail:dxmq@mmc.edu.cn)。第24卷第2期莫　琦等:

8、小波包在旋转机械故障振动信号处理中的应用61图1　三层小波信号分解　　　　　　　　图2　三层的小波包信号分解j+1,nj,2nj,2n+1　　小波包的分解算法:由{dl}求{dl}与{dl}系数进行阈值量化。本文根据噪声和信号的特性,综合使用dj,2n=adj+1,n基于Stein无偏风险估计理论的自适应阈值选取算法和选l∑k-2lkk(2)[2]择2ln(length(X))作为阈值的算法,并根据除噪效果j,2n+1j+1,ndl=∑bk-2ldk人工调整阈值的大小。kj,2nj