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杨洋 (杨洋.) | 张建宇 (张建宇.) | 高立新 (高立新.) | 胥永刚 (胥永刚.) | 张随征 (张随征.)

摘要:

相对单一故障的特征辨识,机械系统混合故障的特征分离是诊断领域的一大难题.本文以滚动轴承内、外圈混合故障为研究对象,探讨了基于复小波连续变换的特征分离技术.综合比较Morlet小波、Laplace小波等复小波的函数属性,首先获得混合故障信号在不同小波变换域(实、虚、模、相位)的能量分布特征.进而依据小波功率谱等高线和时间平均小波能量谱,识别富含故障信息的小波尺度,并绘制出特定尺度下的小波系数切片.通过尺度和频率的对应关系可知,选定尺度与原始信号的共振频段相一致.针对不同变换域的小波系数,采用频谱分析和包络解调能够成功实现混合故障的特征分离.复小波与实小波变换的对比结果表明,由于存在多变换域的分析优势,复小波对混合故障的特征提取效果明显优于实小波.

关键词:

信号识别 故障诊断 滚动轴承 连续小波变换理论

作者机构:

  • [ 1 ] [杨洋]北京工业大学北京市先进制造技术重点实验室
  • [ 2 ] [张建宇]北京工业大学北京市先进制造技术重点实验室
  • [ 3 ] [高立新]北京工业大学北京市先进制造技术重点实验室
  • [ 4 ] [胥永刚]北京工业大学北京市先进制造技术重点实验室
  • [ 5 ] [张随征]北京工业大学北京市先进制造技术重点实验室

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年份: 2012

页码: 429-432

语种: 中文

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