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基于小波包分解与图论的滚动轴承早期故障诊断技术研究
基于小波包分解与图论的滚动轴承早期故障诊断技术研究
摘要：滚动轴承是旋转机械中重要的零部件，其故障对机械设备的运行稳定性和安全性有重要影响。因此，早期故障诊断技术对于保障机械设备的正常运行具有重要意义。本文提出了一种基于小波包分解与图论的滚动轴承早期故障诊断技术，该技术结合小波包分解和图论方法，利用小波包分解从轴承的振动信号中提取特征，并通过图论方法对提取的特征进行分析与诊断，以实现对滚动轴承故障的早期诊断。
1.引言
滚动轴承是机械设备中常见的旋转部件之一，其在机械设备中起着支撑和传递载荷的重要作用。然而，由于工作环境的恶劣以及长期工作的磨损，滚动轴承存在着各种故障现象，如疲劳破坏、裂纹、磨损等。这些故障如果不能得到及时发现和处理，将会对机械设备的正常运行产生严重影响，甚至会导致设备损坏、事故发生。因此，提前发现和诊断滚动轴承的故障变得非常重要。
2.相关工作
目前，滚动轴承故障诊断的常用方法主要包括振动分析、声音识别、红外热像法等。这些方法通过采集滚动轴承的振动信号、声音信号或热像信号，利用信号处理技术提取特征，并通过模式识别方法进行故障诊断。然而，这些方法在早期故障诊断方面存在一定的局限性，例如对低频信号的敏感性不高，难以对故障进行准确的区分等。
3.小波包分解与图论的原理及方法
小波包分解是一种基于小波变换的信号处理方法，通过将信号分解为多个频带的子信号，可以提取不同频率的振动特征。而图论方法可以将特征之间的关系表示为图结构，并根据图的拓扑结构分析特征之间的相互关系。基于小波包分解和图论方法的滚动轴承早期故障诊断技术主要包括以下步骤：
3.1数据采集与预处理
首先，需要采集滚动轴承的振动信号，并进行预处理，包括去噪、降采样等。
3.2小波包分解
将预处理后的振动信号进行小波包分解，得到不同频带的子信号。
3.3特征提取
对于每个子信号，通过计算其能量、方差、均值等统计量来提取特征。
3.4图构建
根据提取的特征，构建特征图，其中图的节点表示特征，边表示特征之间的关系。
3.5图分析与诊断
利用图论方法对构建的特征图进行分析与诊断，通过计算节点的度、聚类系数等指标来评估特征之间的相互关系，从而实现对滚动轴承故障的早期诊断。
4.实验与结果分析
为验证基于小波包分解与图论的滚动轴承早期故障诊断技术的有效性，进行了一系列实验。实验结果表明，该方法可以有效识别滚动轴承的故障特征，并实现对早期故障的诊断。
5.结论
本文提出了一种基于小波包分解与图论的滚动轴承早期故障诊断技术，通过小波包分解从振动信号中提取特征，并利用图论方法进行特征分析与诊断，实现了对滚动轴承早期故障的诊断。实验结果表明该方法的有效性，对于保障机械设备的正常运行具有重要意义。
参考文献：
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