连续小波最优重构尺度确定方法与故障早期识别

发布时间：2018-10-15 16:36

【摘要】：旋转设备的微弱故障特征信息提取对于故障的早期预警具有重要意义,连续小波可以通过变换对信号实现多尺度细化分析,能够在不同的尺度上描述信号的局部特征,因此有利于微弱故障信号的检测。不同尺度上的信号重构对于设备的故障特征表示并不相同,为此提出一种基于连续小波变换的微弱特征提取新方法。对信号采用连续小波进行分解,应用小波熵来选择最优的尺度进行信号重构,并对重构信号进行包络谱分析;根据提取的特征频率来确定故障的种类。通过仿真信号和滚动轴承故障信号的微弱特征提取进行方法的验证分析。研究表明基于连续小波最优尺度重构方法能够有效地对微弱特征进行提取。
[Abstract]:The extraction of weak fault feature information of rotating equipment is very important for early warning of fault. Continuous wavelet transform can realize multi-scale detailed analysis of the signal and describe the local feature of the signal at different scales. So it is advantageous to detect the weak fault signal. The signal reconstruction at different scales is not the same for the fault feature representation of the equipment, so a new method of weak feature extraction based on continuous wavelet transform is proposed. The signal is decomposed by continuous wavelet, wavelet entropy is used to select the optimal scale to reconstruct the signal, and the envelope spectrum of the reconstructed signal is analyzed, and the type of fault is determined according to the extracted characteristic frequency. The method is verified and analyzed by the weak feature extraction of the simulation signal and the rolling bearing fault signal. The research shows that the method based on continuous wavelet optimal scale reconstruction can extract weak features effectively.
【作者单位】： 大连理工大学机械工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(51175057) 中央高校基本科研业务费专项资金(DUT14ZD204)资助项目
【分类号】：TN911.7

【参考文献】

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【共引文献】

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3 裴U，

本文编号：2273132