基于Chirplet与分形的旋转机械故障诊断方法

本篇论文深入探讨了"基于Chirplet变换和分形技术的故障分析"这一主题，由作者郑斌撰写，他是一位在读研究生，专攻数字信号处理，电子邮箱地址为zhengbin0634@yahoo.com，来自武汉理工大学信息工程学院。论文针对旋转机械振动信号的故障诊断领域，提出了新颖的故障检测方法。 Chirplet变换是一种特殊的时频分析工具，它不同于传统的傅立叶变换或小波变换，它同时考虑了时间、频率和尺度这三个维度，这使得它在处理非平稳信号时具有显著的优势。与线调频小波变换相结合，Chirplet变换能够提供更为精确的信号局部特性，尤其是在捕捉到信号中的瞬时频率变化方面，有助于识别可能存在的故障模式。 论文中，作者强调了线调频小波变换在信号分解和重构过程中的关键作用。由于其时频窗口的灵活性，这种变换能够在不损失信息的情况下，对故障信号进行多尺度分析，从而更细致地定位故障发生的时空位置。通过这种方式，论文旨在通过结合Chirplet变换的精细时频分析能力和分形理论的复杂度刻画，来构建一种更为有效的旋转机械故障诊断模型。 分形理论在故障诊断中的应用体现在其对信号复杂性和不规则性的描述上，它能揭示出信号随时间演变的自相似性和局部规律性，这对于理解设备运行状态下的异常行为至关重要。通过将这两个技术融合，作者希望能够设计出一种既具有高精度又具有适应性的故障诊断策略，以便于提前预警和防止机械故障的发生。 这篇论文的主要关键词包括"时频分析"、"线调频小波变换"、"分形"以及"故障诊断"，这些关键词反映了论文的核心研究内容和方法。整篇文章预计会深入探讨这两种技术在实际工程应用中的优势和局限性，以及如何优化它们的结合以提高旋转机械故障检测的准确性和可靠性。读者可以从中了解到如何利用现代信号处理技术在工业界进行高效和精准的机械设备健康监测。