有关基于谐波小波包的滚动轴承故障诊断毕业论文写作资料-论文写作网

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滚动轴承和故障诊断论文范文

摘要：针对滚动轴承的故障信号通常为非线性、非平稳的复杂信号,提出了一种基于谐波小波包的滚动轴承故障诊断方法.通过采用谐波小波包变换对仿真信号和轴承内圈故障信号进行分解,成功地提取出信号中的奇异或故障成分.分析结果表明该方法是一种有效的故障诊断工具,具有良好的实用价值.

关键词：谐波小波包;滚动轴承;故障诊断

中图法分类号：TH165.3 文献标志码：A

一谐波小波变换

1993年,剑桥大学D.E. Newland[1] 教授提出了一种新的小波构造形式—谐波小波的,它是一种复小波,有明确的函数表达式,其L2（R）通过伸缩与平移可以构成L2（R）间的规范正交基.谐波小波分解算法是通过信号的快速傅立叶变换（FFT）及其逆换（IFFT）实现的,算法精度高,速度快,所以具有很好的实用价值[2].

谐波小波包理论是谐波小波理论的进一步延伸,可以无限细分信号的任意频带,从而提取出包含故障频率的频段[3].本文通过采用谐波小波包方法分析仿真信号和轴承内圈故障信号,准确地提取出了故障信号,表明该方法能有效地应用于故障诊断.

该函数实部和虚部如图1和图2所示,可以看出由于谐波小波的实部为偶小波,虚部为奇小波,且互成90°.由此可知,谐波小波具有“锁定”信号相位的功能[5].

这就是分析时间中心在处,分析频率带宽为的谐波小波的一般形式.由此可知：在无交叠的情形下,不同频带所对应的小波相互正交;相同频带但k为非整数（步长不为零）时,其所对应的小波也是相互正交的.以谐波小波函数系作为L2（R）的一组正交基,利用谐波小波分解信号f（t）,就能够将信号既无交叠又无遗漏地分解到相互独立的频段,可以准确地将任何微弱的细节信号提取出来,从而有效地提取信号特征[6].

二谐波小波包变换

谐波小波分解与其它小波分解类似,在进行频域分析时,有很好的低频段的细化能力,但高频段的分辨能力差.而在实际应用中,有时需要对信号的低频和高频部分都同等对待,即需要“无限细分”整个频带以提取信号中的有用频率成分,这时就有必要采用谐波小波包方法来实现对整个频带的任意细化[7].

式中：fh为信号的最高分析频率,随着分解层数j的逐渐增大,就可以应用谐波小波包无限细分信号的整个频带,如图3所示.

如图3所示,可以将感兴趣的频段信号分解到相应的层,并由式（4）和式（5）确定所要分析信号频段的上限和下限.

三谐波小波包变换仿真实验

由于谐波小波良好的紧支特性和盒形特征,使其具有很强的时域局部性,并且具有频域局部信号提取的强大功能,可以直接提取时域或频域的微弱信号.

(一)局部突变信号的谐波小波包分析

对数字仿真信号

在信号的351-390点之间突然增加了一个频率成分,由于该频率成分持续时间较短,所以采用一般的信号分析方法难以捕捉到这个信号.以采样频率fs等于1024Hz ,采样点数为1024点,则其分析频率fh等于512Hz,且f1等于20Hz,f2等于90Hz,f3等于 150Hz.频率为150 Hz的谱峰很小,在频谱图中很难看出来.

(二)微弱谐波信号的谐波小波包分析

对仿真信号

采样频率fs等于1024Hz ,采样1024点,f1等于50Hz,f2等于100Hz,f3等于150Hz,该信号是由 50 Hz基频、二倍频和三倍频组成,且三倍频信号比较微弱,其时域波形所示,在实际工程中,如果该谐波信号属于奇异信号或故障信号,由于受到谱峰微弱或噪声的影响,常规的傅里叶分析往往会忽略该信号,因此必然会导致故障识别的错误.

四諧波小波包的应用实例

采用轴承数据中心的实验数据,分析其转速在1797 r/min下的内圈故障.轴承损伤采用电火花加工而成,损伤直径为0.1778 mm,深度为0.2794 mm,信号的采样频率为12 kHz,内圈故障频率为162.18524Hz.

选取正常的轴承信号和内圈故障的轴承信号,采用谐波小波包方法对这两种信号进行8层分解,分解为256个频段,每个序列的频段带宽为23.4295 Hz.轴承内圈故障频率162.1852 Hz被分解到第7频段（140.577～164.0065Hz）内,对正常轴承信号和内圈故障轴承信号的第7频段数据分别进行频域提取.正常轴承信号图及其第7频段频谱图分别,没有发现内圈故障频率.内圈故障信号图及其第7频段Hz（非常接近162.18524Hz）处有一个明显的谱峰,准确地提取出了内圈故障频率.