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中國礦業(yè)大學(xué)2010屆本科生畢業(yè)設(shè)計(jì) 第 74 頁
翻譯部分
中文譯文
滾柱軸承初始故障診斷的方法
------根據(jù)小波的變換交互作用過濾和Hilbert變換
摘自（國際設(shè)備工程與管理）期刊
曾慶虎、仇靜、劉關(guān)軍
學(xué)院：機(jī)電工程學(xué)和自動(dòng)化，國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)，
長沙 410073， P、 R. 中國
摘要：
噪聲是初始滾動(dòng)軸承故障診斷結(jié)果不準(zhǔn)確最大的障礙; 根據(jù)小波的變換交互作用過濾和Hilbert變換，一個(gè)新的診斷滾動(dòng)軸承初始故障的方法被提議。
首先，微弱的故障信息特點(diǎn)利用小波的一個(gè)降低噪音的特征變換交互作用過濾作為Hilbert信封分析的預(yù)處理，從滾柱軸承的故障感應(yīng)信號(hào)拾取信號(hào)
然后，為了得到故障特征頻率，降低了噪音的高頻信號(hào)中小波系數(shù)利用Hilbert信封光譜進(jìn)行分析。
仿真信號(hào)和診斷實(shí)例分析結(jié)果顯示：提出的方法比在降低干擾的和凈化的滾柱軸承初始故障中直接小波Hilbert系數(shù)轉(zhuǎn)換有效。
關(guān)鍵詞： 小波交互作用過濾； Hilbert變換； 信封光譜‘ 故障診斷；滾柱軸承
1、概述：
滾柱軸承頻繁地是被應(yīng)用在大多數(shù)旋轉(zhuǎn)電機(jī)中。 他們的運(yùn)行質(zhì)量影響到設(shè)備的工作成績(jī)。 當(dāng)前，普遍用于診斷滾柱軸承缺點(diǎn)的方法包括FFT光譜分析和高頻率解調(diào)分析，但二個(gè)方法都有缺陷。
原因是：
(1)軸承故障振動(dòng)信號(hào)通常有不穩(wěn)定的特征;
(2)滾柱軸承初始故障的特點(diǎn)信息是微弱的，并且工作環(huán)境是充滿了噪聲; 特征信息淹沒在噪聲中從而難以辨認(rèn)。那么如何拾取故障特征信息和如何增加信號(hào)噪聲比率是為診斷滾柱軸承初始故障的關(guān)鍵技術(shù)。小波分析在80年代來了。 從那以后，人們開始使用小波分析處理振動(dòng)信號(hào)并且達(dá)到了一些有利作用。幾乎所有的方法都使用小波變換(WT)或小波口袋變換(WPT)直接地拾取故障特征，但當(dāng)工作環(huán)境充滿強(qiáng)烈的噪聲時(shí)，這不是理想的。原因是故障信號(hào)被噪音淹沒再每個(gè)頻率渠道。小波變換交互作用過濾(WTCF)根據(jù)以下事實(shí)：尖銳的邊緣有大信號(hào)在小波標(biāo)度，并且噪聲將在此標(biāo)度快速的消失；尖銳的和重要的特征可以從噪聲中獲得，并且根據(jù)門限檢查消除噪聲; WTCF小波系數(shù)噪聲信號(hào)比率明顯高于WT小波系數(shù)。當(dāng)壓制噪聲和小鋒利的特點(diǎn)，在幾個(gè)毗鄰標(biāo)度削尖并且提高邊緣和重大特性，小波系數(shù)直接空間交互作用; 在本文，根據(jù)WTCF的和Hilbert變換，一個(gè)診斷滾柱軸承初始故障的新的方法被提議。首先，利用WTCF的一個(gè)降低噪音的特征作為Hilbert信封分析的預(yù)處理，微弱的故障信息特點(diǎn)從滾柱軸承故障振動(dòng)信號(hào)被拾取。然后，為了得到故障特征頻率，降低噪音的高頻信號(hào)中小波系數(shù)利用Hilbert信封光譜進(jìn)行分析。仿真信號(hào)和診斷實(shí)例分析結(jié)果顯示：提出的方法比在降低干擾的和凈化的滾柱軸承初始故障中直接小波Hilbert系數(shù)轉(zhuǎn)換有效。
2、小波轉(zhuǎn)換交互作用過濾
小波變換交互作用過濾(WTCF)，降低噪音的想法是根據(jù)以下事實(shí)的：在許多小波標(biāo)度尖銳的邊緣有大信號(hào)，并且噪聲將快速地在小波標(biāo)度消除; 當(dāng)壓制噪聲和小鋒利的特點(diǎn)時(shí)，在幾個(gè)毗鄰標(biāo)度削尖并且提高邊緣和重大特點(diǎn)，小波系數(shù)的直接空間交互作用。邊緣和重大特點(diǎn)可以從噪聲得到，并且根據(jù)門限檢查消除噪聲。WTCF小波系數(shù)信號(hào)噪聲比率明顯高于WT小波系數(shù)。WTCF具有容易實(shí)施和強(qiáng)烈的特征，并且它可以是信號(hào)處理用于拾取機(jī)械設(shè)備初始故障特性的工具。 我們?cè)趲讉€(gè)毗鄰標(biāo)度，使用小波變換內(nèi)容的直接空間交互作用Corrl (m，n)準(zhǔn)確地查出邊緣或其他重大特征的地點(diǎn)。
Y (m + i, n) , n = 1, 2?, N [1]
這里N表示一個(gè)離散信號(hào)的點(diǎn)數(shù)字，n是翻譯索引，m是標(biāo)度索引，Y表示小波變換數(shù)據(jù)，i是在涉及到直接增殖的標(biāo)度數(shù)量，m
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