提升小波变换在煤矿电机轴承故障中的自适应诊断策略

本文主要探讨了尺度自适应提升小波变换在煤矿电机轴承故障诊断中的应用。煤矿机械设备中的滚动轴承由于经常面临重载和变载荷的工作环境，导致其容易发生损伤，从而产生微弱的故障信号。传统的故障诊断方法如时域分析在复杂环境中易受噪声干扰，而频谱分析对于设备轴系故障有效，但对于损伤类故障，由于冲击振动信号能量较弱，难以在传统频谱中识别。 提升法小波变换是一种有效的信号处理技术，它的核心原理是通过信号分解、生成小波预测系数和信号更新三个步骤，形成一个提升步，对信号进行逐层细化分析。该算法的优势在于能够自适应地优化每个层次的分解过程，使得信号在不同尺度下分解时均方差最小，有助于区分信号和噪声，提高故障诊断的准确性。 针对电机轴承损伤故障，信号中会出现以轴承固有频率为载波频率的多频率调制信号，表现为脉冲衰减的模式。作者提出采用尺度自适应提升小波变换来解决这个问题。这种方法能够更好地去除噪声，因为其特有的构造算法能有效地分离出微弱的故障特征成分，即使在噪声背景下也能实现在线监测和智能诊断。 具体来说，尺度自适应提升小波变换通过调整分解过程中的尺度系数，使得变换过程能够随着信号特性变化而动态调整，以捕捉到不同频率成分的变化。这不仅提高了故障检测的灵敏度，还减少了对环境噪声的依赖，使得在煤矿这种恶劣条件下也能实现故障的有效识别。 总结来说，本文研究了如何通过尺度自适应提升小波变换这一先进的信号处理技术，对煤矿电机轴承的振动信号进行精细分析，以实现故障的在线监测和智能诊断，这对于保障煤矿设备安全运行具有重要意义。这种方法为煤矿机械故障诊断提供了一种有效且精确的解决方案。