小波包轴承故障特征提取

   发布日期：2017-06-05  浏览次数：0 选择视力保护色:

[摘要] 当轴承在工作过程中出现疲劳、压痕或局部腐蚀等故障时，将产生冲击振动，这些振动反复互激又引起更大的振颤。用加速度传感器获取

       
       当轴承在工作过程中出现疲劳、压痕或局部腐蚀等故障时，将产生冲击振动，这些振动反复互激又引起更大的振颤。用加速度传感器获取轴承振动加速度信号，在信号各频率成分的能量中，包含了丰富的故障信息，某种或某几种频率成分能量的改变代表一种故障，由此构成轴承故障特征向量。
       由小波包分解提取滚动轴承特征的具体算法如下。
       1．对轴承的振动信号进行四层小波包分解，分别提取第四层从低频到高频16个频率成分的信号特征：低频系数X40，高频系数X41、X42、X43、X44、X45、X46、X47、X48、X49、X410、X411、X412、X413、X414、X415。
       2．对小波包分解系数重构，提取各频带范围的信号。设S4j是X4j的重构信号，则总信号S表示为
   
       设振动信号S中最低频率值为0，最高频率值（采样频率的一半）为1，则提取的S4j (j=0，1，……，15) 16个频段分别代表的频率范围如表l。