小波分析在机械故障诊断中的应用

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1、Application．Communication瞄—圜瞄小波分析在机械故障诊断中的应用ApplicationofWaveletAnalysisinFaultDiagnosisofMachinery李鹏陈永当刘广梅王俊峰张钰(西安工程大学机电工程学院，西安710048)摘要：文章总结了故障诊断的研究内容，分析了各种诊断方法的优势和不足，探讨了小波分析的特点，指出了小波分析的发展现状，列举了小波理论在降噪、振颤等故障诊断中的典型应用，预测了小波未来的发展趋势。关键词：小波故障诊断应用DOI：10．3969／j．issn．1007—080x

2、．2013．10．019Abstract：Articlesummarizestheresearchoffaultdiagnosisandanalysesthestrengthsandweaknessesofthevariousdiagnosticmethods，explorethecharacteristicsofwaveletanalysis，pointedtothedevelopmentofwaveleta—nalysis，citingexamplesofwavelettheoryinfaultdiagnosisofnoise，vi

3、brationandshiverandothertypicalapplica—tion，predictedthewavelet’Sdevelopmentdirectioninthefuture．Keywords：waveletfaultdiagnosisapplication0引言工作不正常，出现故障未能及时发现和排除，则会引机械故障诊断技术是监测、诊断和预示连续运转起设备损坏甚至是机毁人亡，从而造成巨大的经济损机械设备的状态，保障机械设备安全运行的一门科学失。因此，对于生产系统而言，故障诊断对于保障设技术，也是20世纪60年代以来借助

4、多学科现代化技备的安全性、可靠性，避免重大事故的发生具有重要术成果迅速发展形成的一门新兴学科。其突出特点的意义。是理论研究与工程实际应用紧密结合。机械故障通1故障诊断的研究内容常是指机械设备的功能失效，机械设备在制造使用过故障诊断主要包括3个环节——信号检测与提程中，由于设计、制造水平各不相同，人为操作不当，取、信号分析与处理、判断故障类型及原因。如图1使生产的机械或多或少存在一定的缺陷，这些缺陷具所示。随着计算机技术的快速发展，故障诊断越来越有一定的隐蔽性，在应用中可能会暴露出来，形成突多地配备有软硬件设施，这对提高检测效率、分析精发

5、性故障。在现代化生产中，机械设备的故障诊断技度十分有益。术越来越受到重视，尤其是重要机械。如果某台设备在故障诊断中，信号的特征分析十分重要，它直作者简介：李鹏1988年生，硕士研究生。研究方向为先进制造技术。陈永当1972年生，博士，副院长。主要研究方向为企业信息化工程技术与知识管理技术。刘广梅1988年生，女，硕士研究生。研究方向为制造业信息化。王俊峰1988年生，硕士研究生。研究方向为制造业信息化。张钰1989年生，女，硕士研究生。研究方向为制造业信息化。2013．10I机电一体化85小波分析在机械故障诊断中的应用代替固定的窗函数。

6、2．2小波分解小波变换分为离散小波变换(DWT)和连续小波变换(CWT)，分别用于数字信号和连续信号。小波分解就是将数字信号分成多个小波函数的叠加，以便在时／频窗范围内做深入的研究。就目前的研究水平而图1故障诊断流程言，确定小波系数最成功的算法是马拉特(Mallat)算接影响着后续诊断能否准确全面地完成。传感器检法。该算法不用积分运算，而是利用小波的正交性导测提取的信号大都是随机信号。它包含了大量的无出各系数矩阵的正交关系，从高级到低级逐级滤去信效信息，特征分析的目的就是用各种可行的方法和手号中的各级小波，每级的高频信号被分离，低频信号

7、段，找到反映故障的特征信息，剔除掉无用信息，达到全部保留。“去伪存真”的效果。得到有效信息后，各个特征量对2．3小波包分解故障的影响是不同的，还需要进一步分析特征量的敏经小波分解后，各级小波频段分布均匀。实际感性问题。应该选择敏感性强的特征量，以达到“去中，并不需要研究每个频段，通常只需要分析某一个粗取精”的目的。或几个特殊的频段，这就需要对特殊频段分析得足够特征量分析之后，就需要分析故障产生的原因，精确，其他频段可不做分析。小波包分解能很好地满查明故障的部位、性质和程度，对当前设备工作状态足这一需求，并且在高频段和低频段分解精度很高。

8、及后续的发展趋势做出科学的评估。目前，特征分析小波包分解将信号分成多个大小包，可根据需要选取方法有频域分析、时域分析、统计分析、小波分析及波特定的包分析。如图2所示，阴影为需要的信号，这形结构分析；但都有其