小波尺度谱同步平均在弱信息识别中的应用

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.

关键词：小波尺度谱、同步平均、旋转机械、弱故障识别

所属期刊栏目：49

分类号：TN911;TH113

资助基金：国家自然科学基金51175057;国家重点基础研究发展计划973计划,2012CB026000;中央高校基本科研业务费专项基金DUT11NY04

在线出版日期：2013-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：32-38