小波尺度谱同步平均在弱信息识别中的应用

• 作者: 周帅 李宏坤 练晓婷
• 来源期刊: 机械工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 小波尺度谱 同步平均 旋转机械 弱故障识别
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 机械动力学
• 页码范围: 32-38
• 页数: 7页
• 分类号: TN911|TH113
• 字数: 3735字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3901/JME.2013.05.032

摘要

旋转机械的早期故障特征微弱,容易受到噪声的干扰,不容易准确识别.而旋转机械发生故障时其振动信号往往是非平稳信号,不同的非平稳性对应不同的故障状态.连续小波变换可以通过伸缩平移变换对信号进行多尺度细化分析,能够在不同的尺度上描述信号的局部特征,因此有利于故障信号的检测.时域同步平均可以削弱观测信号中的随机成分,降低噪声干扰,提取与平均周期相关的确定性信号,提高信噪比.结合小波变换和同步平均的优点,提出小波尺度谱同步平均的方法.对多周期的振动信号进行小波连续变换,并进行尺度谱重排,获得重排小波尺度谱；根据信号的周期性,对尺度谱进行同步平均,同步平均后的尺度谱可以有效地抑制干扰噪声,识别弱故障信息.通过仿真分析和实例分析验证了本方法的有效性,为旋转机械的早期故障诊断提供了新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李宏坤	大连理工大学机械工程学院	95	684	15.0	21.0
2	周帅	大连理工大学机械工程学院	13	126	6.0	11.0
3	练晓婷	大连理工大学机械工程学院	3	67	3.0	3.0