基于非抽样提升小波包及奇异值分解的液阀故障诊断

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1、学兔兔www.xuetutu.com第47卷第9期机械工程学报Vo1．47No．92011年5月JOURNAL0FMECHANICALENGINEERINGMav2011DoI：10．3901／JME．2011．09．072基于非抽样提升小波包及奇异值分解的液阀故障诊断水陈敬龙张来斌段礼祥胡超(中国石油大学(北京)机械与储运工程学院北京102249)摘要：针对液阀故障微弱信号特征识别问题，提出一种结合非抽样提升小波包(Undecimatedliftingschemepacket，ULSP)及奇异值分解(Singularvaluede

2、composition，SVD)的降噪方法。确定信号的分解层次及各层初始算子的长度后，通过拉格朗日插值公式算出初始算子，用非抽样算法对原始信号进行分解。对最后一层各频带信号进行奇异值分解降噪处理，根据奇异熵增量曲线确定降噪阶次。用非抽样提升小波包的重构算法对信号进行重构，最终获得降噪后的信号。对降噪后的信号再进行非抽样提升小波包分解，以提取故障特征。对仿真信号的降噪表明，所提方法降噪获得较高的信噪比及较低的均方差，且能保留信号中应有的高频成分。提出的方法成功提取某往复式注水泵排水阀弹簧失效的微弱故障特征。关键词：非抽样提升小波包奇异

3、值分解液阀故障诊断中图分类号：TH17DiagnosisofLiquidValveBasedonUndecimatedLiftingSchemePacketandSingularValueDecompositionCHENJinglongZHANGLaibinDUANLixiangHUChao(CollegeofMechanicalandTransportationEngineering，ChinaUniversityofPetroleum(Beijing)，Beijing102249)Abstract：Aimingattheext

4、ractionoffailurecharactersignalforliquidvalve，anovelmethodtocombineundecimatedliftingschemepacket(ULSP)withsingularvaluedecomposition(SVD)isdeveloped．InitialoperatorsarecalculatedbyusingLagrangeinterpolationformulaafterdeterminingdecompositionlevelandthelengthsofinitia

5、loperators，andthentheoriginalsignalisdecomposedbyusingundecimatedalgorithm．AllfrequencybandssignalsofthelastlayeraredenoisedbyusingSVDthresholding，areasonableorderfornoisereductionisselectedaccordingtothesingularentropyofsingularspectrum．Thensignalisreconstructedbyusin

6、greconstructionalgorithm，andthedenoisedsignalisdecomposedbyusingULSPagaininordertoextractfaultfeature．SimulativesignalandengineeringresultsconfirmthebetternoisereductionofULSP—SVD．Theweakfaultsignalofthespringonthedrainvalveofareciprocatingwater-floodpumpisextractedfro

7、mthestrongvibrationbackground．Keywords：UndecimatedliftingschemepacketSingularvaluedecompositionLiquidvalveFaultdiagnosis信号中的冲击成分能得到较完整的保留，在信号降0前言噪及故障特征提取中具有很好的效果J。目前小波包降噪的阈值处理方式主要采用DONOH0[9]于自从SWELDENS等卅于20世纪90年代提出1995年提出的软、硬阈值处理，其前提假设是，幅了提升小波变换后，众多学者用提升方案构造了一值较低的高频信号是

8、噪声，降噪时将其滤除。但是系列的提升小波包。非抽样提升小波包采用非抽样在很多情况下，幅值较低的高频信号不是噪声，且算法，各层各频带信号的长度与原始信号的相同，包含着丰富的故障信息，降噪时必须予以保留。近年来，奇异值分解在机械故障诊断中