基于最优尺度小波包络流形的轴承故障诊断

摘要：

提出了最优尺度小波包络流形算法,以反映信号冲击特性的指标为原则选择尺度带.由于多尺度下的包络信号中的噪声是随机的,而故障特征是确定的,使用非线性的流形方法结合多个尺度下的含故障信息的包络信号,可以抑制带内噪声.首先,对故障信号进行连续小波变换,得到全尺度下的小波包络信号;然后,通过最优尺度指标选择蕴含故障信息的最优尺度带;最后,对最优尺度带内的小波包络进行流形学习,提取本征结构,消除带内噪声,并进行FFT谱分析,实现故障识别.利用轴承试验信号分析对比了5种最优尺度指标的效果并验证了基于最优小波尺度的包络流形算法的有效性.

关键词：故障诊断、小波变换、流形学习、最优小波尺度、局部切空间排列、复morlet小波

所属期刊栏目：22

分类号：TP3;TS1

资助基金：安徽大学大学生科研训练计划项目;安徽省教育厅重点项目KJ2013A010

在线出版日期：2017-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：61-67