基于经验小波变换的复杂强噪声背景下弱故障检测方法

摘要：

针对复杂强噪声背景下的非平稳振动信号的弱故障和复合故障检测的难题，引入经验小波变换（empirical wavelet transform，EWT）以提高故障确诊率，并提出一种基于 EWT 的复杂强噪声背景下弱故障的检测方法。EWT 能够通过完全自适应小波基提取信号的固有模式，与经典小波变换一样具有完备的理论基础。通过对含有复杂强噪声的仿真信号和实际信号进行 EWT 分析，并对比经验模态分解，验证了基于 EWT 的复杂强噪声背景下弱故障检测的可行性和有效性。该研究可为复杂工况下机械设备的弱故障和复合故障检测以及故障特征提取提供参考。

关键词：振动、故障检测、齿轮、噪声、经验小波变换、自适应信号分解、经验模态分解

所属期刊栏目：32

分类号：TH133.3;TH17

资助基金：国家自然科学基金青年基金51205027；2012年度北京市委组织部优秀人才培养资助个人项目 D 类2012D005009000002；2014年度北京物资学院高级别科研项目培育基金0541502707

在线出版日期：2016-11-07（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：202-208