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基于单节点重构改进小波包能量与包络谱的滚动轴承故障特征提取
摘要
滚动轴承故障特征提取在现代机械维修中具有重要的意义。本文通过对小波包能量和包络谱的研究，基于单节点的重构改进方法，实现了对滚动轴承故障的特征提取。本文首先介绍了滚动轴承故障的起因和相关研究领域的发展，然后详细介绍了小波包能量和包络谱的理论基础及其在滚动轴承故障诊断中的应用。接着，本文提出了基于单节点的重构改进方法来改善小波包能量和包络谱的计算效率。最后，通过实验验证了本文所提出的算法在实际工程中的应用效果。
关键词：滚动轴承；故障特征提取；小波包能量；包络谱；重构
Abstract
Faultfeatureextractionofrollingbearingsisofgreatsignificanceinmodernmechanicalmaintenance.Basedonthestudyofwaveletpacketenergyandenvelopespectrum,thispaperrealizesthefaultfeatureextractionofrollingbearingsbyusingthereconstructionimprovementmethodbasedonsinglenode.Thispaperfirstintroducesthecausesofrollingbearingfaultsandthedevelopmentofrelatedresearchfields,andthenintroducesthetheoreticalbasisofwaveletpacketenergyandenvelopespectrumandtheirapplicationsinrollingbearingfaultdiagnosisindetail.Then,thispaperproposesthereconstructionimprovementmethodbasedonsinglenodetoimprovethecalculationefficiencyofwaveletpacketenergyandenvelopespectrum.Finally,theapplicationeffectoftheproposedalgorithminactualengineeringisverifiedbyexperiments.
Keywords:Rollingbearing;Faultfeatureextraction;Waveletpacketenergy;Envelopespectrum;Reconstruction
1.引言
随着科学技术的发展，机械设备的使用寿命越来越长，但是故障率也相应增加。其中，滚动轴承故障是机械设备故障的主要来源，因此对滚动轴承故障的诊断和预测具有关键性的意义。现代故障诊断技术中，特征提取是非常重要的一环。滚动轴承的振动信号中包含了丰富的信息，通过对这些信息的分析和处理，可以有效地诊断滚动轴承的故障。
小波包能量和包络谱是两种非常常用的特征提取方式。其中，小波包能量可以提取振动信号的频率和能量信息，包络谱则可以提取振动信号的幅度信息。本文首先介绍了滚动轴承故障的起因和相关研究领域的发展，然后详细介绍了小波包能量和包络谱的理论基础及其在滚动轴承故障诊断中的应用。接着，本文提出了基于单节点的重构改进方法来改善小波包能量和包络谱的计算效率。最后，通过实验验证了本文所提出的算法在实际工程中的应用效果。
2.滚动轴承故障及相关研究
滚动轴承的故障形态主要包括：疲劳损伤、润滑不良、过载、撞击和振动。其中，最常见的故障形态是疲劳损伤。由于滚珠式轴承的工作原理，滚珠在不断地承受着来自内、外环之间载荷的作用，使得滚珠表面产生了复杂的应力情况。随着轴承使用时间的增加，滚珠表面的应力会达到疲劳极限，从而导致故障发生。滚动轴承故障对机械设备的影响很大，可能导致机器的停机、生产损失、事故等不良后果。
在滚动轴承故障的诊断方法中，特征提取是非常重要的一环。在过去的几十年中，滚动轴承故障的诊断方法已经有了很大的进步。常用的诊断方法包括频域分析、时域分析、小波分析等。其中，小波分析具有很好的特征提取能力，被广泛应用于滚动轴承故障诊断中。小波分析通过分析信号的频域、时域和幅度信息，有效地提取滚动轴承故障的特征。
3.小波包能量与包络谱的理论基础及其在滚动轴承故障诊断中的应用
3.1小波包能量
小波包能量是通过对小波分析中各个尺度和频率下的信号能量进行加权处理而得到的一种特征。小波包能量可以提取信号的频率和能量信息，常用于滚动轴承故障的特征提取和诊断。
3.2包络谱
包络谱是对信号的幅度信息进行分析后得到的一种特征。包络谱能够提取信号的幅度信息，常用于滚动轴承故障的特征