基于最优小波包Shannon熵的再制造电机转子缺陷诊断技术

被引：36

作者：

闫晓玲 ^{[1
,2
]}

董世运 ^{[2
]}

徐滨士 ^{[2
]}

机构：

[1] 北京工商大学材料与机械工程学院

[2] 装甲兵工程学院装备再制造技术国防科技重点实验室

来源：

机械工程学报 | 2016年 / 52卷 / 04期

关键词：

小波包Shannon熵; 再制造电机转子; 缺陷; 超声检测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM307 [电机维护与检修];

学科分类号：

090303 [农业农村环境保护与治理（农业环境保护）];

摘要：

为了实现对再制造电机转子质量的有效监控,采用超声波技术对其内部缺陷进行检测与评价。引入滤波效果良好的最优小波包滤波法和对超声波信号噪声含量变化敏感的Shannon信息熵算法,定义一种新的最优小波包Shannon熵(Best wavelet packet Shannon entropy,BWPSE)的概念,并提出基于BWPSE的超声波信号消噪方法。对采集到的再制造电机转子超声检测信号进行最优小波包滤波处理,得到各尺度的小波包分解系数,在此基础上计算各尺度小波包分解系数的Shannon熵,通过分析小波包系数Shannon熵的变化规律确定分解层数及阈值。采用该方法对再制造电机转子超声检测信号进行消噪处理,结果表明该方法对噪声消除比较彻底,对比Sqtwolog阈值小波分析及Heursure阈值小波分析等其他信号消噪方法,该方法可显著提高再制造电机转子内部缺陷定量分析的准确度。

引用

页码：7 / 12

页数：6

共 15 条

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