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1、小波包技术在滚动轴承故障诊断中的应用摘要：小波包可以将信号分解到任意频段上，可以实现信号的任意频段、多频段、窄帯滤波，基于这一理论本文提出了一种小波包信号特征提取算法，并通过两个仿真实例验证了算法的可行性，最后通过本算法分析故障滚动轴承振动信号，较好地提収了特征信号，算法解决了轴承振动信号T扰人滤波难的问题，在状态监测与故障诊断领域乃至信号处理领域具有广阔的应用前景。关键词：小波包轴承故障诊断Abstract:Waveletpacketscandecomposesignaltoarbitraryfrequencysegment,canperf
2、ormsignafsfilteringonarbitraryfrequencysegmentoronseveralfrequencysegmentoronnarrowband・Onthebaseofthat,thepaperputforwardasignaldistillingalgorithmbasedonwaveletpackets,whichisprovedbytwoimitationalexamples.Atlastanalyzetheliberationsignalofrollingaxletree,andwelldistillch
3、aractersignal・Thearithmeticsolvetheproblemofsignaldistillingdifficultyinaxletreevibrationthatmakewaveletpacketshavewideapplicationonthefieldofstatewatchingandmeasuring,andonfaultsdiagnosis,evenonsignalprocessing・Keywords:WaveletpacketsAxletreeFault'sdiagnosis中图分类号:TH165.3一、
4、引言小波理论被认为是对傅里叶分析的重大突破,它已成为当今从应用数学到信号与图彖处理等众多领域的研究热点。小波变换是由法国科学家Morlet⑷于1980年在进行地震数据分析时提出的。小波变换适用于信号的主要信息集中在低频域的悄况。当感兴趣的频率成分位于屮高频段时，如机械振动信号、语音信号等，由于小波变换在高频段的频谱窗口较宽，其小波系数中包含的频率成分过多，无法获取感兴趣的频率信号。利用小波包技术则可以将小波变换中停止分解的中高频段小波系数继续分解，使分解序列在整个时频域内都令较高的时频分辨率和相同的带宽。滚动轴承是常用的机械设备，也是容易岀现
5、故障的部件，对于滚动轴承的诊断方法⑴⑵很多，常用的有频域分析法，由于振动信号存在很人的干扰噪声，频域分析法有很人困难，木文运用小波包技术对信号进行分解重构，实现任意频段滤波，获得了较好的效果。二、基于小波包的信号滤波算法2.1小波包理论小波分析的思想是用一族函数去表示或逼近一信号或函数，这一族函数称为小波函数系。它是通过满足一定条件的基本小波函数的不同尺度的平移和展缩构成的⑷⑸⑹⑺。用小波函数系表示的特点是它的时宽与频宽的乘积很小，R在时间和频率轴上都很集中。因此,其时■频分辨率在低频处频率分辨率高，在高频处时间分辨率高，频率分辨率却降低。这
6、是止交小波基的一大缺陷。而小波包却具有随分辨2丿的增加,变宽的频谱窗口进一步分割变细的优良品质。对一给定的信号，通过一组低高通组介正交滤波器H,G,可以将信号划分到任意频段上，其划分过程如图1所示：HGHHGHHGGGHHHGHHHGHGGHHHGGHGHGGGGG图1小波包分解过程2.2小波包滤波算法在小波包分解的过程中，随着分解层数的增加数据点数成倍减半。若原始数据长度为2行分解L次，每个频段数据长度变为2“丄,是原长的1/2—本文提出的小波包信号提取算法,利用了小波包可以将信号按任意时频分辨率(满足测不准原理)分解的特点，将信号止交分解
7、到相应频段。并根据先验知识，保留分解序列中任意一个或几个频段序列进行重构。重构信号长度仍为2n,具有较窄的频带宽度和较高的信噪比。虽然这一过程的实质是带通滤波，但滤波性能远优于有限长冲击响应(FIR)滤波器带通滤波的效果，阻带泄漏少，同时可以灵活方便地实现多通带滤波。小波包滤波算法的实现过程如下：a选取共轨正交滤波器hk，令gL(-1)k“h]_k。b确定分解层数L,L>0o如果原始信号f(i)长度为2n,采样频率为Q则分解层数L应小于N,第L层每个序列的带宽为"2^,起始频率为fn=(n-l)fs/2L+,oc根据先验知识和每个序列的起始频
8、率，计算出感兴趣的频率成分位于第L层的某几个频段内，记为｛刃，〃2,…,几｝。d对原始数据进行逐层小波包分解，任意L层有位于不同频段的2"纟R序列，每纟R序列分别由
