基于经验小波变换的机械故障诊断方法研究

被引:164
作者
李志农 [1 ]
朱明 [1 ]
褚福磊 [2 ]
肖尧先 [1 ]
机构
[1] 南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室
[2] 清华大学机械工程系
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;
D O I
10.19650/j.cnki.cjsi.2014.11.003
中图分类号
TH165.3 [];
学科分类号
080202 ;
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和小波分析方法的各自优点,通过提取频域极大值点自适应地分割傅里叶频谱以分离不同的模态,然后在频域自适应地构造带通滤波器组从而构造正交小波函数,以提取具有紧支撑傅立叶频谱的调幅-调频(AM-FM)成分。本文将该方法引用到机械故障诊断中,提出了一种基于经验小波变换的机械故障诊断方法,并与EMD方法进行了对比分析。仿真结果表明,经验小波变换方法明显优于EMD方法,能有效地分解出信号的固有模态。与EMD相比较,该方法具有分解的模态少,不存在虚假的模态,计算量小,且在理论上具有易理解性等特点。最后将该方法应用到转子碰磨故障诊断中,实验结果进一步验证了该方法的有效性,能够有效地揭示出碰磨故障数据的频率结构,区分碰磨故障的严重程度。
引用
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页码:2423 / 2432
页数:10
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