双树复小波变换用于转子模拟故障诊断研究

发布时间：2017-11-20 18:28

  本文关键词：双树复小波变换用于转子模拟故障诊断研究

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【摘要】：针对机械故障微弱特征提取的难题,提出结合双树复小波变换(DTCWT)及迭代奇异值分解(ISVD)降噪的分析方法,凸显分解后各频带信号的特征。该方法首先利用2个并行的、高度对称的Q-shift滤波器组对原始振动信号进行滤波处理,获得复小波系数和复尺度系数;然后对各层小波系数和末层尺度系数分别进行单枝重构,得到各层细节信号及末层近似信号;最后对各层细节信号和末层近似信号进行ISVD降噪,并全部叠加,即获得降噪后的振动信号。对转子故障模拟试验的信号分析表明,该方法具有很好的降噪效果,有效地提取出了隐藏在转子振动信号中的微弱周期性冲击成分,并清晰刻画了真实的碰摩故障特征。与传统小波相比,该方法具有运算效率高、平移不变性好、抗频率混叠和完全重构等优点。研究结果为现场设备转子故障诊断奠定了基础。
【作者单位】： 中国石油大学(北京)机械与储运工程学院;国家知识产权局专利局专利审查协作广东中心;中国石油塔里木油田分公司;
【基金】：国家自然科学基金项目“基于虚拟传感与故障机理的油气设备安全预警理论及模型研究”(51504274) 中国石油大学(北京)科研基金项目“海洋浮式设施安全风险动态多场感知与控制”(2462015YQ0403)、“信息不完备下的复杂系统故障诊断及预测理论关键问题研究”(2462014YJRC039)
【分类号】：TH17
【正文快照】： 0引言旋转机械的运行状态信息十分丰富,在故障发生或者发展过程中存在着大量的复杂、非平稳信号。其关键部件转轴和轴瓦发生摩擦时,金属部件间会产生瞬态冲击力,从而出现周期性冲击信号。但是,故障早期的冲击幅值很小,并且不可避免地受到各种噪声干扰。传统小波虽具有一定的时

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本文编号：1208065