基于经验小波变换的机械故障诊断方法研究

• 作者: 朱明 李志农 肖尧先 褚福磊
• 来源期刊: 仪器仪表学报
• 学科: 工学
• 关键词: 经验小波变换 固有模态 故障诊断 自适应信号分解 经验模态分解
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 学 术 论 文
• 页码范围: 2423-2432
• 页数: 10页
• 分类号: TH165.3|TN911.6
• 字数: 3727字
• 语种: 中文

摘要

经验小波变换(EWT)是一种新的自适应信号分解方法，该方法继承了 EMD 和小波分析方法的各自优点，通过提取频域极大值点自适应地分割傅里叶频谱以分离不同的模态，然后在频域自适应地构造带通滤波器组从而构造正交小波函数，以提取具有紧支撑傅立叶频谱的调幅-调频(AM-FM)成分。本文将该方法引用到机械故障诊断中，提出了一种基于经验小波变换的机械故障诊断方法，并与EMD方法进行了对比分析。仿真结果表明，经验小波变换方法明显优于EMD方法，能有效地分解出信号的固有模态。与 EMD 相比较，该方法具有分解的模态少，不存在虚假的模态，计算量小，且在理论上具有易理解性等特点。最后将该方法应用到转子碰磨故障诊断中，实验结果进一步验证了该方法的有效性，能够有效地揭示出碰磨故障数据的频率结构，区分碰磨故障的严重程度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	褚福磊	清华大学机械工程系	191	4102	37.0	56.0
2	肖尧先	南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室	44	420	9.0	19.0
3	李志农	南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室	84	611	11.0	22.0
4	朱明	南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室	10	232	4.0	10.0