基于频率切片小波变换的设备故障特征提取方法研究

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1、分类号:TP1410710-2013132030硕士学位论文基于频率切片小波变换的设备故障特征提取方法研究祁霞导师姓名职称段晨东教授申请学位类别工学硕士学科专业名称检测技术与自动化装置论文提交日期2016年6月12日论文答辩日期2016年6月13日学位授予单位长安大学ResearchinFaultFeatureExtractionBasedonFrequencySliceWaveletTransformAThesisSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：QiXiaSupervisor：Prof.DuanChen

2、dongChang’anUniversity,Xi’an,China论文独创性声明本人声明：本人所呈交的学位论文是在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除论文中己经注明引用的内容外，对论文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明。本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体己经公开发表的成果。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：神以／｛；，年6月l多日寝论文知识产权权属声明本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属学校。学校享有以任何方式发表、复制、公开阅览、借阅以及申请专利等权利。本人离校后发表或使用

3、学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，署名单位仍然为长安大学。（保密的论文在解密后应遵守此规定）论文作者签名：九乎也切（6年4月／？日师签名：立"J-0(6年6月／予日问摘要特征提取是故障诊断与识别的关键。为提取信号中隐藏的故障特征，本文研究了基于频率切片小波变换的信号特征提取方法和技术。通过实验分析了傅里叶变换、短时傅里叶变换、Wigner-Ville分布、连续小波变换以及S变换等常用时频分析方法的不足，在此基础上系统研究了频率切片小波变换及其逆变换，实验分析了尺度因子和频率切片函数的选取方法。实验表明该方法克服了传统时频分析方法的不足，不

4、但能够控制信号的时频分辨率，而且可以对任意频带进行提取和重构分析。针对松动故障的特征提取，提出基于频率切片小波变换的故障诊断方法。该方法以频率切片小波变换为中心，通过对信号特征提取、重构和分析，实现对设备故障的诊断。首先在信号的时频分布图中，选取特征较为明显的频带为目标区域进行提取、重构、分析和综合，获得有效的故障特征。在发电机机组和风机机组等应用中，这种方法取得了较好的效果。为了更好地提取信号的主要成分，分析了主分量分析法和奇异值分解法的提取原理，通过数值实验对两者的处理效果进行对比。实验表明奇异值分解法能更有效地提取信号的主要分量，同时具有更高的

5、信噪比。提出了基于预处理和优选频带的时频分析方法。以奇异值分解法作为预处理方法提取信号中的主要分量，通过信号的谱峭度图寻找设备故障信号和隐藏在其中的冲击信号，将最优化滤波频带对应的频带作为目标区域进行重构分析。将该方法应用于化工厂的设备故障诊断中，有效地提取出信号中表征松动故障的特征。关键词：特征提取，故障诊断，频率切片小波变换，优选频带IAbstractFeatureextractionisthekeytofaultdiagnosisandfeaturerecognition.Toextracthiddenfeaturesfromfaultsign

6、al,atime-frequencyanalysismethodbasedonfrequencyslicewavelettransform(FSWT)areresearchedinthisthesis.Thedeficiencyoftraditionaltime-frequencymethodsuchasFouriertransform(FT),shorttimeFouriertransform(STFT),Wigner-Villedistribution(WVD),wavelettransform(WT)andtheStransform(ST)ar

7、eillustratedbyaseriesoftests.Onthebasisofthat,FSWTanditsinversetransformandaselectionmethodofscalefactorandfrequencyslicefunctionarestudiedsystematically.Thesimulationprovedthattheproposedmethodwhichovercomesthedrawbacksoftraditionalmethodcancontrolthetime-frequencyresolutionan

8、dcanextractandreconstructanytime-frequencyregionsofsig