Morlet小波包络检测快速算法在滚动轴承故障诊断中的应用

"一种新的小波包络检测快速算法及其应用 (2007年) - 余红英，张辉，王敦庆 - 中北大学学报（自然科学版）" 本文探讨了一种新颖的小波包络检测快速算法，旨在解决传统包络解调分析方法存在的问题，即需要人工选择共振频带。作者余红英、张辉和王敦庆来自中北大学信息与通信工程学院，他们在2007年的研究中提出了一种结合Morlet小波和连续小波变换的包络检波技术。 传统的包络解调分析在处理信号时，通常要求分析人员根据具体问题手动设定共振频带，这可能导致分析的主观性和准确性不足。新提出的算法利用了小波变换在时频分析中的优势，能够更精确地捕捉到信号的瞬时特性。通过快速傅立叶变换(FFT)来计算小波变换系数，这种方法可以高效地从不同共振响应频带中提取调制频率。 实验结果表明，该小波包络检测算法能有效提取信号的包络，并且能准确识别滚动轴承的故障频率。滚动轴承故障诊断是工业设备维护中的一个重要领域，通过对轴承振动信号的分析，可以提前发现潜在的问题，避免设备的意外停机和损失。小波分析在这里起到了关键作用，它的时间局部化特性使得在复杂信号中定位故障特征频率变得更加容易。 小波包络检测在故障诊断中的应用通常包括以下几个步骤： 1. **数据采集**：首先，收集滚动轴承的振动信号。 2. **预处理**：对原始信号进行滤波，去除噪声。 3. **小波变换**：使用Morlet小波进行变换，因为它具有良好的频率分辨率和时间分辨率。 4. **快速傅立叶变换**：通过FFT计算小波系数，进一步分析信号的频域特性。 5. **包络提取**：从小波系数中提取调制频率，形成信号的包络线。 6. **故障特征识别**：分析包络线中的峰值或突变，确定可能的故障频率。 7. **故障诊断**：根据识别出的故障频率，判断滚动轴承的故障类型和程度。 该研究的创新点在于将小波变换与快速计算方法相结合，提高了包络检测的速度和精度，对于实时监测和预测滚动轴承等机械设备的健康状况具有重要意义。同时，这种方法可能适用于其他领域中需要进行时频分析和故障诊断的系统。 关键词：滚动轴承，故障诊断，包络解调，小波分析 中图分类号：TH133.33 文献标识码：A 这个研究成果不仅提升了信号处理的效率，而且为实际工业应用提供了强大的工具，对于提高设备维护的智能化水平和减少维修成本具有积极的影响。