发动机异响信号的小波包能量特征提取

• 作者: 刘艳梅 季有昌 程凯 鞠浩民
• 来源期刊: 机械制造与自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 特征提取 故障诊断 小波包分解 分解系数
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 机械制造与研究
• 页码范围: 70-72,83
• 页数: 4页
• 分类号: TH6|TK40
• 字数: 2214字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5276.2009.02.023

摘要

在机械故障诊断过程中,最关键的问题就是故障特征信号的特征提取,从某种意义上说,特征提取是当前机械故障诊断研究中的"瓶颈"问题.发动机是一种多振源、宽频带、振动形态复杂的机械,其振动信号呈现非平稳时变特征,噪声干扰大,故障信号往往被淹没在干扰噪声中.发动机声响的分析在其故障诊断中显得极为重要.现提出一种依靠小波包分析来进行发动机故障诊断的方法,即通过对发动机异响信号在全频带范围内进行正交小波包分解,得到由全频带均匀划分的各子频带的小波包分解系数,对小波包分解系数进行重构得到该频带的信号,提取各频带信号的能量构造出小波包特征向量,从而实现对故障源的判断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程凯	长春工业大学机电工程学院	17	81	6.0	9.0
2	季有昌	长春工业大学机电工程学院	4	46	3.0	4.0
3	鞠浩民	长春工业大学机电工程学院	4	46	3.0	4.0
4	刘艳梅	长春工业大学机电工程学院	4	46	3.0	4.0