基于雙樹復小波包變換和經驗小波變換的滾動軸承故障識別方法研究

基于雙樹復小波包變換和經驗小波變換的滾動軸承故障識別方法研究基于雙樹復小波包變換和經驗小波變換的滾動軸承故障識別方法研究

摘要：滾動軸承作為機械設備中重要的運動部件之一，其故障對機械設備的正常運行和壽命產生重要影響。因此，發(fā)展一種可靠、高效的滾動軸承故障識別方法具有重要意義。本文介紹了一種基于雙樹復小波包變換和經驗小波變換的滾動軸承故障識別方法。該方法利用滾動軸承振動信號的時頻特性，通過雙樹復小波包變換分解得到不同頻帶的子頻帶信號，然后利用經驗小波變換對每個子頻帶信號進行特征提取和故障識別。實驗結果表明，該方法能夠有效地識別不同類型的滾動軸承故障，并具有較高的故障識別率和可靠性。

關鍵詞：滾動軸承；故障識別；雙樹復小波包變換；經驗小波變換

一、引言

滾動軸承是機械設備中常見的部件之一，廣泛應用于各種工業(yè)領域，如電力、石化、鋼鐵、航空等。然而，由于長期運轉和工作環(huán)境的影響，滾動軸承往往會發(fā)生各種故障，如疲勞裂紋、局部損傷、雜質侵入等。這些故障會引起滾動軸承的振動頻率和幅值的變化，進而影響到機械設備的正常運行和壽命。因此，及時、準確地識別滾動軸承的故障狀態(tài)對于機械設備的運行維護具有重要意義。

二、滾動軸承故障識別方法的研究現狀

目前，滾動軸承故障識別方法研究主要集中在時域、頻域和時頻域特征提取等方面。在時域特征提取方面，常采用統(tǒng)計參數（如均值、方差、峭度、峰度）、時域波形圖、時域包絡圖等方法對滾動軸承振動信號進行分析和識別。在頻域特征提取方面，通常采用功率譜密度、峰值頻率、頻域包絡圖等方法進行分析和處理。然而，這些方法在滾動軸承故障識別中存在著一些問題，比如對于非線性和非平穩(wěn)信號的處理效果不佳。

三、基于雙樹復小波包變換和經驗小波變換的滾動軸承故障識別方法

為了解決現有方法的不足，本文提出了一種基于雙樹復小波包變換和經驗小波變換的滾動軸承故障識別方法。該方法首先利用雙樹復小波包變換對滾動軸承振動信號進行分解，得到代表不同頻帶的子頻帶信號。然后，對每個子頻帶信號進行經驗小波變換，以獲得能更好地表示信號局部特征的經驗小波系數。接下來，利用經驗小波變換對每個子頻帶信號的經驗小波系數進行特征提取和故障識別。最后，利用支持向量機（SVM）分類器對特征進行分類和判別，以實現滾動軸承的故障識別。

四、實驗結果分析

為了驗證本文提出的方法的有效性，進行了一系列實驗。實驗使用了模擬合成的滾動軸承振動信號，并添加了不同類型的故障模式，如疲勞裂紋、局部損傷等。實驗結果表明，本文所提出的基于雙樹復小波包變換和經驗小波變換的故障識別方法能夠有效地識別滾動軸承的不同故障類型，并具有較高的故障識別率和可靠性。與傳統(tǒng)方法相比，該方法具有更好的時頻分辨率和局部特征表達能力，能夠更準確地反映滾動軸承故障的動態(tài)特性。

五、結論

本文提出了一種基于雙樹復小波包變換和經驗小波變換的滾動軸承故障識別方法。通過對滾動軸承振動信號進行分解和特征提取，該方法能夠準確地識別滾動軸承的故障狀態(tài)。實驗結果表明，該方法具有較高的故障識別率和可靠性。未來，我們將進一步完善該方法，并將其應用于實際的工程實踐中，以提高滾動軸承的故障診斷與維護水平通過實驗驗證，本文提出的基于雙樹復小波包變換和經驗小波變換的滾動軸承故障識別方法在識別滾動軸承的不同故障類型方面表現出較高的準確性和可靠性。與傳統(tǒng)方法相比，該方法具有更好的時頻分辨率和局