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基于谐波小波包的滚动轴承故障诊断

主题:谐波 下载地址:论文doc下载 原创作者:原创作者未知 评分:9.0分 更新时间: 2024-03-20

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滚动轴承和故障诊断论文范文

谐波论文

目录

  1. 一 谐波小波变换
  2. 二 谐波小波包变换
  3. 三 谐波小波包变换仿真实验
  4. (一)局部突变信号的谐波小波包分析
  5. (二)微弱谐波信号的谐波小波包分析
  6. 四 諧波小波包的应用实例
  7. 五 结论

摘 要:针对滚动轴承的故障信号通常为非线性、非平稳的复杂信号,提出了一种基于谐波小波包的滚动轴承故障诊断方法.通过采用谐波小波包变换对仿真信号和轴承内圈故障信号进行分解,成功地提取出信号中的奇异或故障成分.分析结果表明该方法是一种有效的故障诊断工具,具有良好的实用价值.

关键词:谐波小波包;滚动轴承;故障诊断

中图法分类号:TH165.3 文献标志码:A

一 谐波小波变换

1993年,剑桥大学D.E. Newland[1] 教授提出了一种新的小波构造形式—谐波小波的,它是一种复小波,有明确的函数表达式,其L2(R)通过伸缩与平移可以构成L2(R)间的规范正交基.谐波小波分解算法是通过信号的快速傅立叶变换(FFT)及其逆换(IFFT)实现的,算法精度高,速度快,所以具有很好的实用价值[2].

谐波小波包理论是谐波小波理论的进一步延伸,可以无限细分信号的任意频带,从而提取出包含故障频率的频段[3].本文通过采用谐波小波包方法分析仿真信号和轴承内圈故障信号,准确地提取出了故障信号,表明该方法能有效地应用于故障诊断.

该函数实部和虚部如图1和图2所示,可以看出由于谐波小波的实部为偶小波,虚部为奇小波,且互成90°.由此可知,谐波小波具有“锁定”信号相位的功能[5].

这就是分析时间中心在 处,分析频率带宽为的谐波小波的一般形式.由此可知:在无交叠的情形下,不同频带所对应的小波相互正交;相同频带但k为非整数(步长不为零)时,其所对应的小波也是相互正交的.以谐波小波函数系作为L2(R)的一组正交基,利用谐波小波分解信号f(t),就能够将信号既无交叠又无遗漏地分解到相互独立的频段,可以准确地将任何微弱的细节信号提取出来,从而有效地提取信号特征[6].

二 谐波小波包变换

谐波小波分解与其它小波分解类似,在进行频域分析时,有很好的低频段的细化能力,但高频段的分辨能力差.而在实际应用中,有时需要对信号的低频和高频部分都同等对待,即需要“无限细分”整个频带以提取信号中的有用频率成分,这时就有必要采用谐波小波包方法来实现对整个频带的任意细化[7].

式中:fh为信号的最高分析频率,随着分解层数j的逐渐增大,就可以应用谐波小波包无限细分信号的整个频带,如图3所示.

如图3所示,可以将感兴趣的频段信号分解到相应的层,并由式(4)和式(5)确定所要分析信号频段的上限和下限.

三 谐波小波包变换仿真实验

由于谐波小波良好的紧支特性和盒形特征,使其具有很强的时域局部性,并且具有频域局部信号提取的强大功能,可以直接提取时域或频域的微弱信号.

(一)局部突变信号的谐波小波包分析

对数字仿真信号

在信号的351-390点之间突然增加了一个频率成分,由于该频率成分持续时间较短,所以采用一般的信号分析方法难以捕捉到这个信号.以采样频率fs等于1024Hz ,采样点数为1024点,则其分析频率fh等于512Hz,且f1等于20Hz,f2等于90Hz,f3等于 150Hz.频率为150 Hz的谱峰很小,在频谱图中很难看出来.

(二)微弱谐波信号的谐波小波包分析

对仿真信号

采样频率fs等于1024Hz ,采样1024点,f1等于50Hz,f2等于100Hz,f3等于150Hz,该信号是由 50 Hz基频、二倍频和三倍频组成,且三倍频信号比较微弱,其时域波形所示,在实际工程中,如果该谐波信号属于奇异信号或故障信号,由于受到谱峰微弱或噪声的影响,常规的傅里叶分析往往会忽略该信号,因此必然会导致故障识别的错误.

四 諧波小波包的应用实例

采用轴承数据中心的实验数据,分析其转速在1797 r/min下的内圈故障.轴承损伤采用电火花加工而成,损伤直径为0.1778 mm,深度为0.2794 mm,信号的采样频率为12 kHz,内圈故障频率为162.18524Hz.

选取正常的轴承信号和内圈故障的轴承信号,采用谐波小波包方法对这两种信号进行8层分解,分解为256个频段,每个序列的频段带宽为23.4295 Hz.轴承内圈故障频率162.1852 Hz被分解到第7频段(140.577~164.0065Hz)内,对正常轴承信号和内圈故障轴承信号的第7频段数据分别进行频域提取.正常轴承信号图及其第7频段频谱图分别,没有发现内圈故障频率.内圈故障信号图及其第7频段Hz(非常接近162.18524Hz)处有一个明显的谱峰,准确地提取出了内圈故障频率.

五 结论

通过采用谐波小波包方法对信号进行仿真分析,并对滚动轴承内圈故障进行故障诊断,结果表明谐波小波包可以无限细分整个分析频带,能够在特定的频段中提取出故障特征频率,谐波小波包可以有效地应用于信号分析和故障诊断,有广阔的应用前景.

参考文献:

[1]NEWLAND D E.Harmonic welet analysis. Proc.R.Soc .Land:A,1993;443:203-225

[2]高 强,何正嘉.谐波小波及其时频剖面图在旋转机械诊断中的应用.西安交通大学学报, 2000;34(9):62-66

总结:言而总之:上述文章是关于谐波方面的大学硕士和本科毕业论文范文,可作为滚动轴承和故障诊断相关论文开题报告写作参考和职称论文写作文献资料.

谐波引用文献:

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