基于改进双树复小波变换的轴承多故障诊断

作者：李辉; 郑海起; 唐力伟

来源：振动.测试与诊断, 2013, (01): 53-59+165.

DOI：10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2013.01.018

• 故障诊断
• 轴承
• 双树复小波变换
• 经验模态分解
• 包络谱 fault diagnosis
• bearing
• dual-tree complex wavelet transform
• empirical mode decomposition
• envelope spectrum

针对双树复小波变换产生频率混叠的缺陷,提出了改进双树复小波变换的轴承多故障诊断方法,该方法综合利用了双树复小波包变换和经验模态分解技术。首先,利用双树复小波变换将振动信号分解成不同频带的分量;然后,将各小波分量进行经验模态分解,获得各小波分量的主频率分量信号;最后,计算各小波分量的主频率分量信号的包络谱,根据包络谱识别齿轮箱轴承的故障部位和类型。通过仿真信号和齿轮箱轴承多故障振动实验信号的研究结果表明,该方法不仅消除了频率混叠现象,提高了信噪比和频带选择的正确性,而且提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力,能有效识别轴承的故障类型。

• 单位
  石家庄铁路职业技术学院; 中国人民解放军陆军工程大学