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摘要：滚动轴承发生故障时,振动信号各频带的能量会相应发生变化,各频带信号的能量中包含了丰富的故障信息。采用小波包对信号进行分解，并用小波包能量法对其分析。不同频带内的信号能量变化反映了运行状态的改变，根据不同的能量变化，可以有效对轴承信号进行故障诊断。
关键词：小波包； 能量法；故障诊断
Feature extraction and analysis by wavelet packet energy method
Jiang Xue Li
（Datang Environment Industry Group Co.,Ltd）
When the rolling bearing fails, the energy of the vibration signal in each frequency band will change correspondingly, and the energy of the signal in each frequency band contains abundant fault information. The signal is decomposed by wavelet packet and analyzed by wavelet packet energy method.The change of signal energy in different frequency bands reflects the change of running state, and the bearing signal can be effectively diagnosed according to the change of energy.
Keywords: Wavelet packet; Energy method; Fault diagnosis
0引言
滚动轴承是机械设备旋转机械中最常用的部件,在生产中起着关键性作用,因此其运行状态是否正常往往直接影响整台机器的性能。据统计旋转机械中由于滚动轴承损伤而引起的故障占到大约30%。小波包能量法可以有效的对三种不同轴承信号进行能量提取。
1.基于小波包能量法特征提取
1.1小波包原理
为了对小波分析的时频特性进行更加完善改进[1],Wickerhauser MV提出了小波包分析方法[2]。小波包方法不是线性分析方法,是属于一种自适
2.案例分析
选用正常轴承信号、内圈故障轴承信号、外圈故障轴承信号，其时域图如图2所示。对三种不同轴承信号先进行小波包分解，再进行小波包能量分析。
图 2轴承振动信号时域图
t=wpdec(x,3,'db10');“x”代表被分解的信号，“3”表示要分解的层数，“db10”表示分解所用的小波包函数。用 t=wpdec(x,3,'db10') 的函数，分别对正常轴承、外圈故障轴承、内圈故障轴承进行小波包分解，得到图 3 轴承正常小波包分解的子频段、图 4 轴承外圈故障小波包分解的子频段、图 5 轴承内圈故障小波包分解的子频段。
图 4轴承外圈故障小波包分解的子频段
图 5 轴承内圈故障小波包分解的子频段
对轴承信号的小波包分解及各频段能量的求取，图6轴承三种状态运行能量对比图，可以看出不同轴承信号，小波包能量变化不同。
图6轴承三种状态运行能量对比图
3.结论
本文验证了，小波包能量法对不同轴承信号进行分析，根据不同的能量变化，可以有效对轴承信号进行故障诊断。
参考文献:
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论文作者:蒋雪丽
论文发表刊物:《电力设备》2019年第1期
论文发表时间:2019/6/21
标签：小波论文; 轴承论文; 能量论文; 信号论文; 分解论文; 内圈论文; 故障论文; 《电力设备》2019年第1期论文;