西安交通大学学报
西安交通大學學報
서안교통대학학보
JOURNAL OF XI'AN JIAOTONG UNIVERSITY
2014年
3期
89-95
,共7页
田福庆%罗荣%李万%丁庆喜
田福慶%囉榮%李萬%丁慶喜
전복경%라영%리만%정경희
内积型小波包%卷积型小波包%频带错位%频带重叠%故障诊断
內積型小波包%捲積型小波包%頻帶錯位%頻帶重疊%故障診斷
내적형소파포%권적형소파포%빈대착위%빈대중첩%고장진단
inner product type wavelet packet%convolution-type wavelet packet%frequency band derangement%frequency band overlap%fault diagnosis
针对卷积型小波包分解存在频带错位与频带重叠缺陷,提出了一种改进的卷积型小波包分解算法.该算法通过交换偶数位置节点小波包分解后的两节点顺序来消除频带错位缺陷,引入两算子分别从频域除去低、高频子带理想通带范围外的频率成分以消除频带重叠缺陷.由构造的故障信号进行仿真实验,并使用某直升机中减速器疲劳实验的故障数据进行了验证.结果表明:由于消除了卷积型小波包和内积型小波包分解算法中广泛存在的频率折叠、频带重叠和频带错位缺陷,改造的卷积型小波包分解算法能更方便、更有效地提取隐藏在强噪声和其他强干扰背景下的故障特征信息,从而为机械故障的诊断提供了一种强有力的分析手段.
針對捲積型小波包分解存在頻帶錯位與頻帶重疊缺陷,提齣瞭一種改進的捲積型小波包分解算法.該算法通過交換偶數位置節點小波包分解後的兩節點順序來消除頻帶錯位缺陷,引入兩算子分彆從頻域除去低、高頻子帶理想通帶範圍外的頻率成分以消除頻帶重疊缺陷.由構造的故障信號進行倣真實驗,併使用某直升機中減速器疲勞實驗的故障數據進行瞭驗證.結果錶明:由于消除瞭捲積型小波包和內積型小波包分解算法中廣汎存在的頻率摺疊、頻帶重疊和頻帶錯位缺陷,改造的捲積型小波包分解算法能更方便、更有效地提取隱藏在彊譟聲和其他彊榦擾揹景下的故障特徵信息,從而為機械故障的診斷提供瞭一種彊有力的分析手段.
침대권적형소파포분해존재빈대착위여빈대중첩결함,제출료일충개진적권적형소파포분해산법.해산법통과교환우수위치절점소파포분해후적량절점순서래소제빈대착위결함,인입량산자분별종빈역제거저、고빈자대이상통대범위외적빈솔성분이소제빈대중첩결함.유구조적고장신호진행방진실험,병사용모직승궤중감속기피로실험적고장수거진행료험증.결과표명:유우소제료권적형소파포화내적형소파포분해산법중엄범존재적빈솔절첩、빈대중첩화빈대착위결함,개조적권적형소파포분해산법능경방편、경유효지제취은장재강조성화기타강간우배경하적고장특정신식,종이위궤계고장적진단제공료일충강유력적분석수단.
