小波包分析结合传统技术的非平稳信号时频分析

"非平稳信号短时快变过程的时频分析方法及实现 (2012年)" 本文主要探讨了在处理非平稳信号，尤其是旋转机械振动信号时，如何利用时频分析方法来提取关键信息。针对这类信号的非线性、非高斯性和非平稳性特征，作者提出了一种结合小波包分析和传统时频分析技术的新方法。这种方法的核心是通过小波变换来实现信号的变尺度分解，小波族函数作为时频原子，可以适应信号的不同时间分辨率和频率分辨率需求。接着，使用快速傅里叶变换（FFT）对分解后的信号进行进一步的时频分析，从而获取信号在时间和频率域的详细特性。 在实际应用中，该方法被用于仿真分析含有冲击信号的轴承轴颈振动。通过对这类非平稳信号的分析，可以清晰揭示轴承受到冲击时的频率范围，并能部分反映冲击的幅值。与传统的FFT（快速傅里叶变换）和STFT（短时傅里叶变换）相比，该方法在提取非平稳信号的时频特性方面表现出更高的精度和清晰度。 关键词涉及的主要概念包括： 1. 非平稳信号：这种信号的统计特性随时间变化，例如振动信号在不同时间段内的频率成分可能有所不同。 2. 时频分析：一种处理非平稳信号的分析方法，旨在同时捕捉信号的时间变化和频率变化信息。 3. 小波变换：一种数学工具，通过调整基函数（小波）的尺度和位置，可以在不同时间尺度和频率尺度上分析信号。 4. 快速傅里叶变换（FFT）：用于将信号从时域转换到频域的常见算法，可以揭示信号的频率成分。 5. 轴承轴颈振动：旋转机械中常见的问题，可能导致设备故障，通过振动分析可以识别潜在的问题。 6. 模拟仿真：在计算机上模拟实际情境，验证和测试分析方法的有效性。 通过这项工作，作者展示了结合小波包和传统时频分析技术的优势，为处理复杂的非平稳信号提供了一种新的有效手段，对于故障诊断和机械设备维护具有重要意义。