基于声信号小波包分析的故障诊断

• 作者: 吕琛 王桂增 邱庆刚
• 来源期刊: 自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 小波包 时-频分布 图像处理 声信号
• 年，卷（期）: 2004,（4）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 554-559
• 页数: 6页
• 分类号: TK418
• 字数: 3325字
• 语种: 中文

摘要

为了避免传统的基于振动信号的内燃机主轴承磨损故障诊断中安装传感器以及提取故障特征频率的麻烦,提出了一种基于内燃机工作声信号小波包图像处理的方法.通过该方法,可以得到含有内燃机主轴承间隙磨损状态的时频信息,定义出各个标准故障状态的时-频分布图,建立了基于图像匹配技术的内燃机主轴承磨损故障诊断模型.通过比较待诊断时频分布图与所有故障模式时频分布图的欧氏距离,可以判断出轴承的间隙磨损状态.结果表明此方法简单有效、状态信息利用充分.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王桂增	清华大学自动化系	58	1687	20.0	40.0
2	邱庆刚	大连理工大学动力工程系	31	279	11.0	15.0
3	吕琛	清华大学自动化系	11	107	6.0	10.0