小波变换提升内燃机振动诊断准确性：激光测量与信号处理探讨

本文主要探讨了小波变换在内燃机振动诊断中的重要应用。小波分析作为一种强大的数学工具，它在工程领域特别是振动监测中展现了独特的优势。通常，小波分解主要用于处理非平稳信号，因为它能够捕捉信号在不同时间尺度上的局部特性，这对于复杂的机械振动信号尤其适用。然而，本文突破了这一传统，提出了将小波变换应用于内燃机振动信号的固定（或称为平稳）信号处理，这在以前的研究中并不常见。 作者首先引入了一个不依赖于统计方法的新概念——信号的统一稳定性定义，这对于保证小波分解的有效性至关重要。他们采用了激光多普勒振动法（LDV）来测量内燃机的振动，这是一种非接触式测量技术，避免了对发动机外壳的物理接触，从而提高了数据的准确性和安全性。 在文章中，作者着重讨论了基于发动机振动相对速度的诊断可靠性。他们指出，由于小波分解能够揭示振动的频率和幅度变化，这种诊断方法在识别和定位故障源方面具有较高的精度。尽管激光测量设备的成本相对较高，但对于某些特定的复杂情况，其提供的结果相较于传统的声学研究更为精确。 此外，作者还探讨了小波分解不同级别的差异以及预处理信号（如加窗）对发动机状态评估的影响。窗口函数的选择可以优化频域分辨率，减少噪声干扰，进一步提升诊断的敏感性和可靠性。在实际应用中，这一步骤对于提高诊断性能至关重要。 这篇论文为内燃机振动诊断领域带来了新的视角和方法，展示了小波变换在固定信号处理中的潜力，以及如何通过先进的测量技术和分析手段来提高机器健康监测的精度和效率。这对于工程研究人员、机械工程师以及维护人员来说，都是一篇值得深入学习和借鉴的文献。