基于平稳小波包分解和希尔伯特变换的故障特征自适应提取

提出一种自适应地提取信号特征分量的故障检测方法。采用逐层推进的平稳小波包分解算法,运用希尔伯特变换,在对信号进行小波包分解的同时,对分解结果进行瞬时频率和瞬时幅值分析,根据设定的分量提取和信号分解规则,实现信号分解路径的自主搜索,自适应地构建信号的小波包分解树,对信号进行多分辨率的频谱分析,达到信号消噪和特征分量提取的目的。仿真研究表明该方法的分量提取规则简单、目标明确,信号分析结果简洁,具有运算时间少、数据存储量小的特点和良好的抗噪性能,所提取的故障特征分量的时-频-幅值信息清晰、易于检测。