基于改进冗余提升方案的汽轮机组振动故障特征提取

故障特征提取是大型机械设备状态监测和故障诊断领域的核心问题。传统的振动故障特征提取方法主要是基于频谱分析的方法,小波变换的出现则为该领域提供了新的工具。文中提出并构造了一种改进的冗余提升小波变换算法来提取振动信号的时域特征。算法以第2代小波为基础,设计了冗余提升小波变换的算法,不进行分裂,直接利用构造的算子进行预测和更新,各层分量和原始信号的数据长度相同,从而保留了更多的时域信息。研究了提升小波和冗余提升小波算法中存在的频率混叠问题,阐述了产生频率混叠的原因。通过对冗余提升小波分解得到的近似信号和细节信号采用傅里叶变换的方法消除了与其对应频带无关的频率成分,以突出相应频带信号的时域特征。对仿真信号和实际汽轮发电机组振动故障信号进行了分析,结果表明,改进的冗余提升小波变换算法能够较理想地提取出故障特征,有效地解决了提升小波算法中存在的频率混叠问题。