基于Hermitian小波的信号奇异性识别

机械设备由于故障而诱发的信号往往具有奇异性 (Singularity) ,正确识别奇异性对设备监测诊断十分重要。采用高斯函数的一阶、二阶导数构成复数Hermitian小波进行奇异性识别 ,具有两个优点 :其一是由于Hermitian小波的Fourier变换是实数 ,对信号进行变换时不会有相位的改变 ;其二是与Morlet小波相比较 ,Hermitian小波的实部和虚部振荡次数少 ,可用较少的数据点对信号进行卷积 ,从而不会损坏信号的奇异性。本文提出了基于Hermitian小波变换的时间 -尺度幅图和相图的信号奇异性识别方法 ,在大型空气压缩机的齿轮箱撞击摩擦故障诊断中取得了成功的应用。