基于EMD和小波包的轴承故障特征提取方法研究

发布时间：2020-06-28 15:50

【摘要】： 论文首先分析了经典信号处理方法的特点和局限,研究了当今处理非平稳信号的热点——小波变换和希尔伯特-黄变换,并对这两种变换的基本理论和算法做了深入研究。 其次,本文重点研究了经验模态分解(EMD)和小波变换结合的方法,指出了这种结合大多是建立在利用小波良好的降噪性能对信号做预处理,但实际信号非常复杂且伴有噪声影响,因而降噪模型是难以得到的,这使得特征参数的提取非常困难。在对EMD的理论研究后发现,其分解过程不仅是自适应地选取基函数而且具有一定的自适应滤波功能。因此,本文提出了将EMD的自适应性和小波包分解结合的方法(文中简称为EMD_WP)来处理非平稳信号,该方法是在EMD对信号分解后用小波包对IMF做进一步分析,通过仿真试验说明,该方法在有噪声干扰的情况下,仍可以提取出较精确的特征频率。试验中还验证了在噪声强度比较大时,引用二代小波对信号做降噪处理后EMD_WP的效果会得到改善。 最后,本文以非平稳的轴承故障信号为研究对象,叙述了轴承故障产生的机理,并用EMD_WP分析了滚动轴承故障数据,结果表明该方法提取的故障特征明显,可以实现对滚动轴承故障的识别。与文献中已有方法相比,EMD_WP可以提高电机振信号非平稳特征参数的提取精度,能更好地解决实际问题,具有一定的实用价值。
【学位授予单位】：沈阳航空工业学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TH165.3;TH133.3
【图文】：

快的转换速度。与传统的 Mallat 算法相比，提升算法优化利用了高的相似性，乘法运算数缩减了大约一半，从而提高了计算速度。升算法是一种在当前位置计算的小波变换方法，可以极大地节省装置建算法简单。在提升算法中，小波逆变换可以立刻通过对正变换的运升算法能够被转为整型变换。jj1D

文献[34]方法结果

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本文编号：2733195