小波变换轴承故障诊断
时间: 2023-09-04 13:17:13 浏览: 53
小波变换在滚动轴承故障诊断中被广泛应用。通过采集轴承振动信号的加速度数据,可以使用小波包分解将频带进行多层次划分。小波包分解不仅对低频部分进行分解,还对高频部分进行了细分,从而提高了时频分辨率。在小波包分解后,可以获得各频段的能量特征向量。根据能量特征向量的变化,可以识别出滚动轴承的故障类型。
在滚动轴承的故障诊断中,传统的频谱分析法往往采用共振解调技术,但当内圈、滚动体或多点故障时,解调谱线很难分辨故障类型。而小波包分解是一种比小波分析更为精细的信号时频分析方法,它能根据被分析信号的特征自适应地选择频带,从而提高时频分辨率,对于滚动轴承的故障诊断有着良好的效果。
通过小波包分解后的信号可以进行重组,并进行时域图和FFT频谱图的绘制。时域图可以展示信号的波形变化,而FFT频谱图可以展示信号在频域上的分布情况。这些图像可以帮助工程师更直观地分析滚动轴承的故障类型和程度。
综上所述,小波变换在滚动轴承故障诊断中具有重要的应用价值。通过小波包分解和能量特征向量的构造,可以有效地识别滚动轴承的故障类型,并为后续的维护和修复提供指导。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【故障诊断分析】基于matlab小波变换外圈轴承故障诊断【含Matlab源码 1678期】](https://blog.csdn.net/TIQCmatlab/article/details/122540056)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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