基于提升模式非抽样小波变换的滚动轴承故障诊断方法研究

作者:万书亭;吕路勇;何玉灵 刊名:振动与冲击 上传者:程小琳

【摘要】首先分析了传统离散小波变换在分解信号时的缺陷,根据非抽样小波变换的原理,提出一种基于提升模式的非抽样小波变换方法。然后根据滚动轴承故障特征,提出了基于提升模式非抽样小波变换的滚动轴承故障诊断方法,在ADBE-56-N4型交流电机上实测了6305型滚动轴承正常情况、外圈故障、内圈故障时的振动信号,结果表明,与传统离散小波相比,该方法能更加有效地诊断滚动轴承的故障。

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第 28卷第 1期 振 动 与 冲 击 JOURNAL OF VIBRATION AND SHOCK 基于提升模式非抽样小波变换的滚动轴承故障诊断方法研究 万书亭,吕路勇,何玉灵 (华北电力大学 机械工程学院,保定 071003) 摘 要 :首先分析了传统离散小波变换在分解信号时的缺陷,根据非抽样小波变换的原理 ,提出一种基于提升模 式的非抽样小波变换方法。然后根据滚动轴承故障特征,提出了基于提升模式非抽样小波变换的滚动轴承故障诊断方 法,在 ADBE一56一N4型交流电机上实测了6305型滚动轴承正常情况、外圈故障、内圈故障时的振动信号,结果表明,与 传统离散小波相比,该方法能更加有效地诊断滚动轴承的故障。 关键词:滚动轴承;故障诊断;提升模式;非抽样小波变换 中图分 类号 :TN911 文献标识码 :A 滚动轴承是支承旋转轴 的关键部件,广泛应用于 各种旋转机械中,滚动轴承在多种部件振动影 响下 ,信 号成分比较复杂。如何从振动信号 中提取 故障特征 , 对于滚动轴承故障诊断是一个有价值的研究 问题。 文[1—2]采用了传统的时域分析法和频域分析法 分析这类故障,但故障特征频率可能被其它信号成分 和背景噪声的频率结构信息覆盖淹没,从 而影响诊 断 结果 。文[3—5]采用 了小波变换滤波分析了滚动轴承 的低频信号,可以把故障特征频率提取出来 。但传统 的小波变换在分解信号时 ,每分解一次 ,概貌信号 的长 度减少一半 ,随着分解尺度的增加 ,概貌信号所包含的 信息越来越少,时间分辨率降低 ;其次抽样分解结果是 平移可变的。 为了克服传统小波变换缺陷,文 [6]提出了基于提 升模式非抽样小波变换。在小波变换时不进行抽样操 作 ,即非抽样小波变换 ,这样概貌信号和细节信号与原 始信号的长度相同,可以提供丰富的时域 特征信息 和 精确的频率局部化信息 ,另外变换结果具 有平移不变 性 ,原始信号特征被分解在不 同尺度的相同时域位置 , 很好地保持原始信号 中奇异信号出现 的时刻 和相位 , 有利于故障特征的提取。 本文在详细分析 了基于提升模式非抽样小波变换 原理的基础上 ,首次将其应用于滚 动轴承故障诊断中, 并在 ADBE—56一N4型交流 电机上实测了 6305型滚 动轴承故障信号 ,结果表 明该方法能有效提取故 障特 征 ,得到准确的诊断结果。 1 提升模式的小波变换 提升模式是 Sweldens提出的一种通过构造提升算 基金项 目:国家 自然科学基金项 目(50677017)和 2006年华北 电力 大学博 士学位教师科研基金资助项 目 收稿 日期 :2007一l2—28 修改稿收到 日期 :2008—04—25 第一作者 万书亭 男 ,博士 ,副教授 ,1970年生 子获得期望特性小波的方法 ,并且小波变换 总是完全 重构的。其原理如下 引: 对于给定 的原始信号 ,希望将其分解成概貌信 号 — 和细节信号 一。,其提升方案框图如图1所示: 一 - - S . , ⋯ eve ni - E 图 1 提升模式变换框图 提升模式的小波变换一共分为以下几个步骤: (a) 分裂 将信 号 .s 按 照 其 序 号 的 奇、偶 分 为 两 个 子 集 even/ 一 (偶数序列)和 odd (奇数序列 ),该分解方法可 以表示为 (evenj_l'odd )= lit(sj) (1) (b) 预测 用偶数序列 evenj一。估计奇数序列 。 ,产生细节 信号 D D卜1=0dd 1一P(even/一1) (2) 式中 P为预测系数向量。 (C)

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