广义S变换在转子碰摩故障诊断中的高效应用

"广义S变换在转子碰摩故障诊断中的应用 (2014年)" 广义S变换（Generalized S Transform, GST）是一种时频分析方法，它在处理非平稳信号时表现出显著的优势。转子碰摩故障是旋转机械常见的问题，可能导致系统的不稳定，因此，对这类故障的早期诊断至关重要。传统的故障诊断方法如小波变换虽然有良好的时频局部化特性，但在处理特定信号时，基函数的选择和固定性可能会限制其性能。 在本文中，作者朱明、李志农、何旭平和邬冠华将广义S变换引入到转子碰摩故障的诊断中，利用GST来提取不同严重程度的转子碰摩故障信号的谐波特征。与小波变换和标准S变换相比，GST的突出特点是可以通过调整参数来适应不同信号的分析需求，同时提供更高的时频分辨率。这使得GST在揭示非平稳信号的动态变化，尤其是故障信号的瞬态特征方面更具灵活性。 仿真研究显示，GST在分析转子碰摩故障时，相比于小波变换，能更有效地适应信号变化，且时频分辨率更高。实际试验结果进一步证实，采用这种方法可以清晰地揭示出碰摩故障数据的频率结构，有助于区分不同严重程度的碰摩故障。这一点对于故障识别和预防维护具有重要意义。 此外，文章还指出，尽管小波变换在某些领域表现出色，但其基函数的选择固定且缺乏适应性，同时小波分解的结果仅依赖于分析频率而不考虑信号本身，这些限制了小波变换在复杂故障诊断中的应用。而S变换则通过改进，既保留了短时傅里叶变换和小波变换的优点，又避免了它们的局限，成为一种更为灵活和适应性强的时频分析工具。 广义S变换在转子碰摩故障诊断中的应用为旋转机械的健康监测提供了新的思路，其自适应性和高时频分辨率的特性使其在处理非平稳信号时具有更强的鲁棒性。这种方法的引入有助于提升故障诊断的准确性和效率，对于防止重大事故的发生和保障设备的安全运行具有深远的影响。