小波分析及其在振动诊断中的应用

小波分析及其在振动诊断中的应用第 23 卷第 4 期 2000 年 12 月

武汉科技大学学报 (自然科学版) . of Sci . & T ech. (N a tu ra l Science Ed it ion ) J. of W uhan U n i

. 23, N o. 4 Vol D ec. 2000

　　文章编号: 1001- 4985 ( 2000) 04- 0354- 03

小波分析及其在振动诊断中的应用
王志刚, 李友荣
( 武汉科技大学机械自动化学院, 湖北 武汉, 430081)

摘要: 小波分析能将信号划分到不同频段内, 实现微弱故障信号的分离和提取。FFT 2FS 频谱细化技术能克服 传统谱分析方法中频率分辨率与采样点数之间的矛盾, 使谱分析中的频率分辨率不再受到采样点数的限制, 得到准确的故障频率值。 充分运用这两者的优点, 对减速机振动信号进行分析, 发现高速轴工作侧轴承出现 故障征兆。 关键词: 小波分析; FFT 2FS 频谱细化技术; 谱分析; 振动诊断 中图分类号: TH 165+ . 3　　文献标识码: A

　　振动诊断方法是进行机械设备状态监测与故 障诊断的重要手段。 传统的振动诊断方法是基于 Fou rier 分析的。 当机器发生故障时, 由于机器各 零部件的结构不同, 致使振动信号所包含不同零 部件的故障频率分布在不同频段范围内。 当机器 隐藏有某一零部件的早期微弱故障时, 它的缺陷 信息被其他零部件的运行振动信号和随机噪声所 淹没, 而传统的 Fou rier 分析无法有效地提取弱 故障信息。 本文运用小波分析提取弱故障信息, 再 运用频谱细化技术进行深层次信息处理, 查找机 器的故障源。

序 列为{ f ( n ) , n = 1, …, N }, 若以 f ( n ) 表示信号 在尺度 j = 0 时的近似值, 记为 C 0 ( n ) =