自适应多小波混合构造方法及在故障诊断中应用
本文关键词:自适应多小波混合构造方法及在故障诊断中应用
更多相关文章: 多小波 两尺度相似变换 提升变换 特征提取 故障诊断
【摘要】:小波理论中基函数的逼近阶和消失矩特性都是信号处理中非常重要的性质。传统自适应多小波构造方法仅能对逼近阶或消失矩单一特性进行改造,并且所生成的多个基函数时频特征和波形差异较小,难以有效实现复杂动态故障的自适应提取与识别。为此,提出基于两尺度相似变换和提升方法相结合的自适应多小波混合构造框架,对原有多尺度函数和多小波函数进行线性与非线性组合,扩大多小波改造空间,获得具有高阶逼近阶的多尺度函数和消失矩涵盖多阶次的多小波函数,增强多小波正则性、光滑性、信号逼近能力和局部定位能力,并提高信号分析精度,为复杂动态信号中微弱和复合故障特征提取与识别提供优良性质的自适应基函数及诊断方法;为按需优选自适应基函数,提出改进局部故障域谱熵最小化原则的自适应基函数优选方法,实现轴系、齿轮和轴承故障的分门别类优选,简化故障分类模式。工程实例表明该方法可以有效识别复杂背景噪声干扰下的轴承内圈微弱损伤,并成功诊断出空气分离压缩机组齿轮箱止推夹板碰撞与摩擦的多特征复合故障。
【作者单位】: 上海无线电设备研究所;西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室;
【基金】:国家自然科学基金(51405301) 上海市青年科技启明星计划(16QB1403700)
【分类号】:TH17
【正文快照】: 准确及时识别运行中萌生和演变的损伤故障,对于保障国民经济行业中的关键设备安全可靠运行,避免经济损伤和人员伤亡意义重大。然而工程实际中的关键设备结构复杂,部件众多,采集到的故障动态信号是各部件响应的综合反映,且复杂多变的传递途径、恶劣工况下强背景噪声干扰、多激
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,本文编号:1302715
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