BSS与Morlet小波变换在轴承声学故障诊断中的研究

摘要：

声音信号的测试与分析是滚动轴承故障检测与诊断的一种新方法,但其信噪比较低,因此提出了基于盲源分离技术和自适应Morlet小波变换诊断轴承声学信号故障的新方法.首先利用小波包将单通道的声音信号分离成2个虚拟通道的声音信号,再用盲源分离技术将信号进行源信号的提取,然后利用最小Shannon熵对Morlet小波的形状参数进行优化,找到与所测声音信号特征成份最匹配的小波,再对小波系数矩阵进行奇异值分解,通过奇异值与变化尺度的关系曲线得到最佳小波变换尺度,最后对滚动轴承故障信号进行Morlet小波变换进行故障特征提取.结果表明:该方法能有效地从强噪声背景下提取出轴承声学信号的故障.

关键词：声学信号、盲源分离、小波变换、Shannon熵、故障诊断

所属期刊栏目：40

分类号：TN911;TH133.33

资助基金：国家自然科学基金11227201,11472179,U1534204,11572206,11302137;河北省自然科学基金A2015210005

在线出版日期：2018-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：528-533