论文摘要
轴承故障诊断在机械故障诊断中具有重要地位。而小波分析是近二十年来发展起来的信号处理方法,对非平稳信号的分析有较好的效果。轴承故障振动信号大多为非平稳信号。本论文将二者结合,将小波分析成功地用于滚动轴承故障振动信号分析并提出了一种基于连续小波变换的滚动轴承故障特征提取方法,试验结果验证了所提出方法的有效性。论文应用小波变换,对一定量的实验室采集的故障轴承数据进行处理。提出了对特定尺度下的小波分解系数进行傅里叶变换提取轴承故障特征频率的新方法。这种方法中的尺度的选择建立在连续小波变换尺度-能量谱图的基础上。这种方法能够在较强的干扰下,较为精确地提取轴承故障频率。本文同时研究了用二进小波和小波包进行滚动轴承故障诊断,并且通过小波包分解系数精确地重构了轴承故障信号,并且成功地提取出非常接近于主转频二倍频的故障特征频率。研究中对比了不同小波基对轴承故障信号特征提取的效果,通过很多试验证明在众多小波基中Morlet小波和Meyer小波对轴承故障频率的提取效果较好,而离散Meyer小波在某些方面优于Morlet小波。
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